どっ？

入手可能な過去の販売データに基づいて住宅の販売価格を予測したいと考えています。
会社のデータセットのターゲット変数は販売価格です。
機能には、区画サイズ、リビング エリアの測定値、非リビング エリアの測定値、寝室の数、バスルームの数、築年、郵便番号などのパラメーターが含まれます。
多変数線形回帰を使用して住宅販売価格を予測したいと考えています。
分析に関係のない機能を削除してモデルの複雑さを軽減するためにどのステップを実行する必要がありますか?

B. 特徴のヒストグラムをプロットし、それらの標準偏差を計算します。分散の低い特徴を削除します。
D. ターゲット変数に対してすべての機能の相関チェックを実行します。ターゲット変数の相関スコアが低い特徴を削除します。