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    Python方差特征過濾的實現

       

    Python方差特征過濾的實現

    Python方差特征過濾的實現

    1、通過特征本身的方差來篩選特征。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我們區分標簽沒有太大作用,因此應該消除這些特征。

    Python方差特征過濾的實現實例

    def?variance_demo():
    ????"""
    ????過濾低方差特征
    ????:return:
    ????"""
    ????#?1.?獲取數據
    ????data?=?pd.read_csv('factor_returns.csv')
    ????data?=?data.iloc[:,?1:-2]
    ????print('data:\n',?data)
    ?
    ????#?2.?實例化一個轉換器類
    ????transfer?=?VarianceThreshold(threshold=10)
    ?
    ????#?3.?調用fit_transform()
    ????data_new?=?transfer.fit_transform(data)
    ????print('data_new:\n',?data_new,?data_new.shape)
    ?
    ???
    ????return?None

    以上就是Python方差特征過濾的實現,希望對大家有所幫助。

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