机器学习之特征选择
Posted rakers1024
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习之特征选择相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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)
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
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold def var(data, threshold): """ 特征选择-删除低方差得特征 :return: None """ var = VarianceThreshold(threshold=1.0) data = var.fit_transform(data) print("threshold=%d时 "%threshold, data) return None if __name__ == "__main__": data = [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] var(data, 0.0) var(data, 1.0) var(data, 2.0)
以上是关于机器学习之特征选择的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章