python 特征选择①

• 移除低方差的特征(Removing features with low variance)

VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。

假设我们有一个带有布尔特征的数据集，我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。布尔特征是伯努利随机变量，该类变量的方差为：

我们可以使用阈值 .8 * (1 - .8):

>>> from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold >>> X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]] >>> sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8))) >>> sel.fit_transform(X) array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]]) 

果然, VarianceThreshold 移除了第一列特征，第一列中特征值为0的概率达到了

。