最近在資料的與處理中遇到了variancethreshold操作，這是sklearn.feature_selection，就是資料特徵值選擇，為什麼會有這種操作呢，其實這是在進行資料分析之前的一種資料預處理作業，以為我們遇到的資料是複雜多變的，有可能會存在很多個特徵值，但是並不是每乙個特徵值都能很好的體現區分度，那麼這樣的特徵值就不存在分析的價值了。
def character():
#過濾低方差特徵
#1，獲取資料
data = pd.read_csv(「simlization.txt」)
# 2，例項化乙個特徵
new_data = data.iloc[:, :3]
transfor = variancethreshold(threshold=5)
transfor.fit_transform(new_data)
print("data:\n", new_data)
return none
character()
Python方差特徵過濾的例項分析
1 通過特徵本身的方差來篩選特徵。特徵的方差越小，特徵的變化越不明顯。2 變化越不明顯的特徵對我們區分標籤沒有太大作用，因此應該消除這些特徵。def variance demo 過濾低方差特徵 return 1.獲取資料 data pd.read csv factor returns.csv dat...
均值 方差 協方差 協方差矩陣 特徵值 特徵向量
均值 描述的是樣本集合的中間點。方差 描述的是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均，一般是用來描述一維資料的。協方差 是一種用來度量兩個隨機變數關係的統計量。只能處理二維問題。計算協方差需要計算均值。如下式 方差與協方差的關係 方差是用來度量單個變數 自身變異 大小的總體引數，方差越大表明該變數的...
均值，方差，協方差，協方差矩陣，特徵值，特徵向量
均值 描述的是樣本集合的中間點。方差 描述的是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均，一般是用來描述一維資料的。協方差 是一種用來度量兩個隨機變數關係的統計量。只能處理二維問題。計算協方差需要計算均值。如下式 方差與協方差的關係 方差是用來度量單個變數 自身變異 大小的總體引數，方差越大表明該變數的...