正确答案是：B: 归一化选择

### 分析：

以下是对各选项的专业分析：

| 方法 | 描述 |
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| **A: VarianceThreshold方差选择** | 是一种特征选择方法，通过移除所有低方差特征。特征的方差低于给定阈值时，就会被移除。 |
| **B: 归一化选择** | 归一化是一种数据预处理技术，用于缩放特征值到一个特定范围，如 [0, 1]。然而，它不是一种特征选择方法，因为它不涉及特征的增删。 |
| **C: 决策树中的feature_important特征重要程度选择** | 利用决策树模型中的特征重要性评分来选择特征，这是一种常见的特征选择方法。通过这种方法，可以保留对预测最有贡献的特征。 |
| **D: 逻辑回归中的系数大小关系选择** | 逻辑回归模型中的系数代表特征对预测结果的影响，通过分析系数的大小，可以识别出哪些特征对模型的影响较大，从而用于特征选择。 |

### 总结：
- **归一化选择** (选项B) 主要用于特征缩放而非选择，它不影响特征的数量或确定特征的重要性，因此不能用于特征选择。而其他选项A、C和D都是常见的特征选择方法。