Python方差特征过滤的实现
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。
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