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说明

1、通过特征本身的方差来筛选特征。特征的方差越小，特征的变化越不明显。

2、变化越不明显的特征对我们区分标签没有太大作用，因此应该消除这些特征。

实例

def variance_demo():
    """
    过滤低方差特征
    :return:
    """
    # 1. 获取数据
    data = pd.read_csv('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)
 
   
    return None

Python主要用来做什么

Python主要应用于：

1、Web开发；

2、数据科学研究；

3、网络爬虫；

4、嵌入式应用开发；

5、游戏开发；

6、桌面应用开发。

感谢各位的阅读，以上就是“Python方差过滤如何实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python方差过滤如何实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

当前题目：Python方差过滤如何实现
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