特征选择方法可以使用以下软件：

Scikit-learn：

这是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了多种特征选择工具，包括方差选择法、卡方检验和SelectKBest等。

XGBoost：

虽然XGBoost主要是一个机器学习模型，但它也可以用于特征选择。通过构建模型并评估特征的重要性，可以选择对模型预测最有贡献的特征。

根据你的具体需求和使用的编程语言，可以选择合适的工具进行特征选择。Scikit-learn因其易用性和广泛的社区支持，是Python用户的首选。如果你已经在使用XGBoost或其他机器学习框架，也可以利用它们内置的特征选择功能。