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說明

1、通過特征本身的方差來篩選特征。特征的方差越小，特征的變化越不明顯。

2、變化越不明顯的特征對(duì)我們區(qū)分標(biāo)簽沒有太大作用，因此應(yīng)該消除這些特征。

實(shí)例

def variance_demo():
    """
    過濾低方差特征
    :return:
    """
    # 1. 獲取數(shù)據(jù)
    data = pd.read_csv('factor_returns.csv')
    data = data.iloc[:, 1:-2]
    print('data:\n', data)
 
    # 2. 實(shí)例化一個(gè)轉(zhuǎn)換器類
    transfer = VarianceThreshold(threshold=10)
 
    # 3. 調(diào)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方差特征過濾的實(shí)現(xiàn)，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

新聞名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python方差特征過濾的實(shí)現(xiàn)
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