特徵選擇就是單純地從提取到的所有特徵中選擇部分特徵作為訓練集特徵，特徵在選擇前和選擇後可以改變值、也不改變值，但是選擇後的特徵維數肯 定比選擇前小，畢竟我們只選擇了其中的一部分特徵。
初始化variancethreshlod，指定閥值方差
呼叫fit_transform
from sklearn.feature_selection import variancethreshold
defvar()
:'''特徵選擇-刪除低方差的特徵'''
va = variancethreshold(threshold=
1.0)
data = va.fit_transform([[
0,2,
0,3]
,[0,
1,4,
3],[
0,1,
1,3]
])print
(data)
return
none
var(
)
[[0]
[4][1]]
資料的特徵選擇與降維
雜訊 部分特徵對 結果有負影響 特徵選擇就是單純地從提取到的所有特徵中選擇部分特徵作為訓練集特徵，特徵在選擇前和選擇後可以改變值 也可以不改變值，但是選擇後的特徵維數肯定比選擇前小，畢竟我們只選擇了其中的一部分特徵 輸出 2,0 1,4 1,1 1 from sklearn.feature sele...
特徵提取，特徵選擇，降維
特徵提取就是將機器學習演算法不理解的原始資料抽取特徵出來，這些特徵可以描述原始的資料，使得這些特徵可以被機器學習演算法所理解，這些特徵也就作為機器學習演算法的輸入。在machine learning中，特徵降維和特徵選擇是兩個常見的概念，在應用machine learning來解決問題的 中經常會出...
特徵降維之PCA
目錄 pca運算步驟 pca理論解釋 性質引數k的選取 資料重建 主觀理解 應用 示例 pca主要用於資料降維,是一種無監督學習方法。主成分分析利用正交變換將可能存在相關性的原始屬性轉換成一組線性無關的新屬性，並通過選擇重要的新屬性實現降維。由一系列特徵組成的多維向量，其中某些元素本身沒有區分性，比...