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    Python方差特征过滤的实现

    小妮浅浅小妮浅浅2021-09-09 09:40:40原创2821

    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。

    专题推荐:python方差特征
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