這篇文章主要講解了“Python方差過濾如何實(shí)現(xiàn)”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Python方差過濾如何實(shí)現(xiàn)”吧！

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說明

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(duì)我們區(qū)分標(biāo)簽沒有太大作用，因此應(yīng)該消除這些特征。

實(shí)例

def variance_demo():
    """
    過濾低方差特征
    :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

Python主要用來做什么

Python主要應(yīng)用于：

1、Web開發(fā)；

2、數(shù)據(jù)科學(xué)研究；

3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲；

4、嵌入式應(yīng)用開發(fā)；

5、游戲開發(fā)；

6、桌面應(yīng)用開發(fā)。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python方差過濾如何實(shí)現(xiàn)”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Python方差過濾如何實(shí)現(xiàn)這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

新聞標(biāo)題：Python方差過濾如何實(shí)現(xiàn)
文章出自：http://m.newbst.com/article22/jeicjc.html

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