这篇文章主要讲解了“Python方差过滤如何实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python方差过滤如何实现”吧！
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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 NonePython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！
