Python方差特征过滤的实现

694次阅读
没有评论

Python方差特征过滤的实现

Python方差特征过滤的实现

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。

Python方差特征过滤的实现实例

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。

神龙|纯净稳定代理IP免费测试>>>>>>>>天启|企业级代理IP免费测试>>>>>>>>IPIPGO|全球住宅代理IP免费测试

相关文章:

版权声明:wuyou2022-03-30发表,共计506字。
新手QQ群:570568346,欢迎进群讨论 Python51学习