现在有初步确定的影响因素，需要进一步筛选，但是筛选的主要目的是去除一些冗余的因素，因素可以通过影响程度打分，请问除了粗糙集属性约简还有什么方法可以用来筛选因素？（不建议因子分析，因为不需要降维）
1、相关性分析：通过计算各个因素之间的相关性系数，可以找出与目标变量高度相关的因素，并去除与目标变量相关性较低的因素。
2、 方差分析：对于一些分类变量（如性别、年龄段等），可以通过方差分析来确定哪些变量对目标变量有显著的影响，从而筛选出相关的因素。
3、 决策树分析：通过构建决策树，可以确定哪些因素是对目标变量影响最大的，从而筛选出相关的因素。
4、 LASSO回归：通过L1正则化，可以将对目标变量影响较小的因素系数缩小甚至变为0，从而实现对因素的筛选。