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这篇文章给大家分享的是有关Python方差特征过滤如何实现的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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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感谢各位的阅读！关于“Python方差特征过滤如何实现”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
