特征选择(1)-方差选择法
方差选择法当然是使用方差来衡量特征，处理的维度是特征维度，计算当前的特征的方差大小，根据设定的方差阈值选取出大于阈值的特征。
为什么方差可以用来选择特征？
理论上是认为在样本集上如果当前特征基本上都差异不大，因此可以认为这个特征对我们区分样本贡献不大，因此可以在构造特征过程中可以将其去掉。
sklearn 函数剖析
from sklearn.feature_selection import VarianceThresholdprint VarianceThreshold(threshold=2).fit_transform(irisdata.data)
截取部分结果[[ 1.4] [ 1.4] [ 1.3] [ 1.5] [ 1.4] [ 1.7] [ 1.4] [ 1.5]
对比没有使用方差选择法之前所有的特征
>>>print irisdata.feature_names['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
>>> print irisdata.data[[ 5.1 3.5 1.4 0.2] [ 4.9 3. 1.4 0.2] [ 4.7 3.2 1.3 0.2] [ 4.6 3.1 1.5 0.2] [ 5. 3.6 1.4 0.2] [ 5.4 3.9 1.7 0.4]
因此可以发现使用方差选择法选取了第三维特征，实际过程中方差阈值是可以根据需要调节。
函数的 api 如下
sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) #默认阈值为 0 #方法函数与之前的预处理基本上差不多，主要还是使用 fit_transform 方法
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