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。
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