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这篇文章给大家分享的是有关Python方差特征过滤如何实现的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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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
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