Python培训之方差特征过滤的实现

　　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：请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/