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Python方差特征過(guò)濾如何實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間：2021-09-07 13:51:22 來(lái)源：億速云 閱讀：181 作者：小新 欄目：編程語(yǔ)言

這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python方差特征過(guò)濾如何實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

說(shuō)明

1、通過(guò)特征本身的方差來(lái)篩選特征。特征的方差越小，特征的變化越不明顯。

2、變化越不明顯的特征對(duì)我們區(qū)分標(biāo)簽沒(méi)有太大作用，因此應(yīng)該消除這些特征。

實(shí)例

def variance_demo():
    """
    過(guò)濾低方差特征
    :return:
    """
    # 1. 獲取數(shù)據(jù)
    data = pd.read_csv('factor_returns.csv')
    data = data.iloc[:, 1:-2]
    print('data:\n', data)
 
    # 2. 實(shí)例化一個(gè)轉(zhuǎn)換器類
    transfer = VarianceThreshold(threshold=10)
 
    # 3. 調(diào)用fit_transform()
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print('data_new:\n', data_new, data_new.shape)
 
   
    return None

感謝各位的閱讀！關(guān)于“Python方差特征過(guò)濾如何實(shí)現(xiàn)”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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