标签：特征 alt sel 测试 特征选择 fit image 结果 turn
用过滤法对以下数据进行特征选择：
[[0,2,0,3],
[0,1,4,3],
[0,1,1,3]]
要求：
1、Variance Threshold（threshold =1.0）
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold def var(): # 特征选择——删除降低方差的特征 var = VarianceThreshold(threshold=1.0) # var = VarianceThreshold(threshold=0.0) data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]) print(data) return None if __name__== "__main__": var()
2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的
var = VarianceThreshold(threshold=0.0） 测试Variance Threshold（threshold =0.0）时结果
把方差为0的一列删除剩余结果截图
var = VarianceThreshold(threshold=1.0)
把方差为1的一列删除剩余结果截图
标签：特征 alt sel 测试 特征选择 fit image 结果 turn
原文地址：https://www.cnblogs.com/SeBr7/p/12785938.html
