Python方差特征过滤的实现

美女程序员鼓励师

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" title="python基础教程">python基础教程

本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

以上是 Python方差特征过滤的实现 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/545719.html

回到顶部