Python方差特征过滤的实现
小妮浅浅
2021-09-09 09:40:403262浏览 · 0收藏 · 0评论
说明
1、通过特征本身的方差来筛选特征。特征的方差越小，特征的变化越不明显。
2、变化越不明显的特征对我们区分标签没有太大作用，因此应该消除这些特征。
实例
def variance_demo():
"""
过滤低方差特征
:return:
"""
# 1. 获取数据
data = pd.read_csv('factor_returns.csv')
data = data.iloc[:, 1:-2]
print('data:\n', data)
# 2. 实例化一个转换器类
transfer = VarianceThreshold(threshold=10)
# 3. 调用fit_transform()
data_new = transfer.fit_transform(data)
print('data_new:\n', data_new, data_new.shape)
return None以上就是Python方差特征过滤的实现，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
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