降维不一定会让模型表现差

正确答案是：B、C、D。

以下是对每个选项的专业分析：

A: 降维会让模型表现更差
- 这个选项并不总是正确的。降维的目的是去除数据中的冗余信息和噪声，从而可能提高模型的性能和泛化能力。在某些情况下，降维后的模型表现可能会更好。

B: 降低维度肯定会损失一些信息
- 这个选项是正确的。降维过程通常会丢失一些信息，因为高维数据被压缩到低维空间中。然而，降维的目标是尽量保留重要的信息，同时去除冗余和噪声。

C: 降维能提高训练速度
- 这个选项是正确的。降维可以减少特征数量，从而降低计算复杂度，提升模型训练和预测的速度。

D: 降维能用于数据可视化
- 这个选项是正确的。降维技术如PCA（主成分分析）和t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）常用于将高维数据映射到2D或3D空间中，以便进行可视化分析。

综上所述，B、C、D选项都是正确的。