这篇文章主要讲解了“Python方差过滤如何实现”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python方差过滤如何实现”吧!
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
Python主要应用于:
1、Web开发;
2、数据科学研究;
3、网络爬虫;
4、嵌入式应用开发;
5、游戏开发;
6、桌面应用开发。
感谢各位的阅读,以上就是“Python方差过滤如何实现”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python方差过滤如何实现这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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