首页 > 其他 > 详细

8.特征选择,过滤式

时间:2020-04-27 10:52:11      阅读:57      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

用过滤法对以下数据进行特征选择:

                             [[0,2,0,3],

                              [0,1,4,3],

                              [0,1,1,3]]

要求:

1、Variance Threshold(threshold =1.0)

算法运用:

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np

X=np.array([[0,2,0,3],[0,1,4,3],[0,1,1,3]])
for i in range(4):
    print("原数据:",X[:,i],"方差:",np.var(X[:,i])) #方差
def var():
    # 特征选择-删除指定方差的特征
    for i in range(10):
        var = VarianceThreshold(threshold=i)
        print(i)
        data = var.fit_transform([[0,2,0,3],[0,1,4,3],[0,1,1,3]])
        print("去除方差小于或等于",i,"后的数据为:",data)
# 调用
if __name__ == __main__:
    var()

 

 

 

 结果

技术分享图片

 

8.特征选择,过滤式

原文:https://www.cnblogs.com/chock/p/12784699.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!