机器学习降维：删除低方差特征与相关系数

作用：用于对数据精炼，过滤方差低的特征值

1.定义及API
方差越小，特征值越接近，则相关系数（特征与特征之间相关度）越高，越没用

代码实现：[:,1:-2]负二就是倒数第二个
threshold=10的意思是当方差小于10被1剔除。说明相关性比较高

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold import pandas as pd def variance_demo(): """ 过滤低方差特征 :return: """ # 1、获取数据 data = pd.read_csv(r"C:\Users\羊羊\Desktop\机器视觉\学习资料\黑马程序学习资料机器学习\02-代码\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) variance_demo()

1234567891011121314151617181920

结果：

data: pe_ratio pb_ratio market_cap ... earnings_per_share revenue total_expense 0 5.9572 1.1818 8.525255e+10 ... 2.0100 2.070140e+10 1.088254e+10 1 7.0289 1.5880 8.411336e+10 ... 0.3260 2.930837e+10 2.378348e+10 2 -262.7461 7.0003 5.170455e+08 ... -0.0060 1.167983e+07 1.203008e+07 3 16.4760 3.7146 1.968046e+10 ... 0.3500 9.189387e+09 7.935543e+09 4 12.5878 2.5616 4.172721e+10 123456

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