特征选择之数据降维

一.特征选择之数据降维 

 1.降维:    
    维度:特征的数量(不是数据的维度),减少特征数据的字段
方法一:
  特征选择:选出部分特征
  原因:特征数量冗长,太消耗内存

     

      

      

      

        

        

  实例:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#author tom

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

def vt(x):
    """
    特征选择--删除低方差特征,就是那一列的数据全部近似等于平均值
    :param x:
    :return:
    """
    #threshold默认为0.0
    vt=VarianceThreshold(threshold=0.0)
    data=vt.fit_transform(x)
    print(data)
if __name__ == '__main__':
    l=[[0,1,2,3],
       [0,4,5,3],
       [0,6,4,3]
       ]
    vt(l)

  结果:

  

    

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转载自www.cnblogs.com/tjp40922/p/11184985.html
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