降维不一定会让模型表现差

正确答案是：B、C、D。

以下是对这些选项的专业分析：

B: 降低维度肯定会损失一些信息
- 这是正确的。降维的过程本质上是将高维空间中的信息压缩到低维空间中，因此不可避免地会丢失一些信息。然而，降维的目标是尽可能地保留那些对任务有用的信息，同时丢弃那些冗余或噪声信息。

C: 降维能提高训练速度
- 这是正确的。高维数据在训练机器学习模型时需要更多的计算资源，降维可以减少数据的维度，从而降低计算复杂度，提高训练速度。

D: 降维能用于数据可视化
- 这是正确的。降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，常用于将高维数据映射到二维或三维空间，以便进行可视化。通过可视化，研究人员可以更直观地理解数据的结构和分布。

A: 降维会让模型表现更差
- 这是不完全正确的。虽然降维会丢失一些信息，但它也可以帮助去除噪声和冗余信息，从而提高模型的性能。在某些情况下，降维后的模型表现可能会更好。因此，降维对模型表现的影响需要具体情况具体分析。