创新互联Python教程: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:创新互联Python教程

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

分享名称:创新互联Python教程:Python方差特征过滤的实现
URL链接:http://www.csdahua.cn/qtweb/news23/429973.html

网站建设、网络推广公司-快上网,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等

广告

声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 快上网