扩写这段话通过理论分析筛选出的特征仍保留较多在进行模型预测时会出现数据冗余造成预测结果较差为得到各参数同采用地层压力的相关性需在理论分析筛选的基础上采用数据驱动的方式进行参数筛选。

在进行数据驱动的参数筛选时，需要借助机器学习算法来进行模型训练和预测。通过对已知地层压力和各参数的数据进行处理和分析，可以找到最佳的模型和参数组合，以提高预测精度和减少数据冗余。同时，还需要对训练集和测试集进行划分，以避免模型的过拟合和欠拟合问题。在进行参数筛选时，还需要考虑到不同参数之间的相关性和影响程度，以便选择最为关键的参数进行建模和预测。此外，还需要进行模型评估和优化，以确保模型的稳定性和可靠性。总之，数据驱动的参数筛选是提高地层压力预测精度和可靠性的重要手段，对于油气勘探和开发具有重要的意义和价值。