在处理模型高偏差（也称为欠拟合）的问题时，我们需要考虑如何提升模型的表现，使其更好地拟合训练数据。以下是对各个选项的分析：

1. **在特征空间中减少特征（A）**：
- 这通常用于减少过拟合而不是欠拟合。减少特征可能会导致模型丢失重要信息，从而加剧欠拟合，因此这不是解决高偏差问题的好方法。

2. **在特征空间中增加特征（B）**：
- 增加特征可以为模型提供更多信息，从而帮助模型更好地拟合数据。对于高偏差问题，增加特征（前提是这些特征是相关且有用的）可能有助于降低偏差。

3. **增加数据点（C）**：
- 增加数据点通常用于降低方差，即过拟合问题，但这对改善偏差的效果有限。对于线性模型或简单模型，更多的数据可能不会显著降低偏差，但对复杂模型可能有帮助。

4. **以上所有（D）**：
- 结合上述分析，对于高偏差问题，最有效的方法通常是增加特征（B）。增加数据点（C）在某些情况下也可能有帮助，但不是首选。减少特征（A）通常不适用于高偏差。

**正确答案是 B: 在特征空间中增加特征**。

### 专业分析

在解决模型高偏差的问题时，可以考虑以下几种常见方法：

- **增加特征**：通过引入更多的特征或特征交互项来增加模型对数据的捕捉能力。
- **增加模型复杂度**：选择更复杂的模型，例如从线性模型升级到多项式模型，或使用更多层的神经网络。
- **特征工程**：创造新特征，利用领域知识构建更有代表性的特征。
- **优化算法参数**：调整学习算法的参数，选择更合适的学习率或正则化参数。
- **模型选择**：考虑使用更复杂的模型，比如决策树、随机森林、支持向量机等。

通过实验和验证不同的方法，找到最适合特定数据集和问题的优化方案。