特徴量選択について教えてご教示ください。

特徴量選択について教えてご教示ください。

機械学習に用いる特徴量を選択するのに、組込み特徴選択アルゴリズムの1つである分類木のランダムフォレストに対するout-of-bagを採用して（ランダム フォレストの予測子の選択 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本）予測子の重要度を示しました。

ヒストグラムを作成して、予測子の値が大きい順番に並べ替えて、ヒストグラムをから予測子の重要度が大きく異なる箇所を特定して、それ以上であるものだけを選択して機械学習モデルに投入しました。

ここで、ヒストグラム、視覚的に大きく異なる部分を見つけて閾値を選択するとう方法は、特徴量を絞る様々な選択肢のひとつとして考慮してよいのでしょうか？

お忙しいところ恐れ入りますが、ご教示くださいますと幸いでございます。

どうぞよろしくお願い申し上げます。