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

defvariance_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)


returnNone

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

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。