删除低方差特征 #

特征选择的一个基本方法是 VarianceThreshold ，它会删除所有方差不满足某个阈值的特征。这是什么意思呢？假设某个特征所有的值都是同一个，

比如，客户价值挖掘你发现一个特征是 “地球人”，非常大概率所有的样本都为 True，这时，该特征的方差为 0 。我们大概率是想删除这样的特征的，

对于伯努利随机变量，这些变量的方差可以由如下公式计算获得。

$$Var[x] = p(1-p)$$

于是我们可以通过 VarianceThreshold 来筛选那些方差小于阈值的特征，并从数据中删除。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

X = [
    [0, 0, 1],
    [0, 1, 0],
    [1, 0, 0],
    [0, 1, 1],
    [0, 1, 0],
    [1, 1, 1],
    [0, 1, 1],
    [0, 0, 1],
    [0, 1, 0],
    [1, 1, 0],
    [0, 1, 1],
    [0, 0, 1],
]
df = pd.DataFrame(X, columns=['Feature_A', 'Feature_B', 'Feature_C'])

df.head()

	Feature_A	Feature_B	Feature_C
0	0	0	1
1	0	1	0
2	1	0	0
3	0	1	1
4	0	1	0

ax = plt.subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(df['Feature_A'], df['Feature_B'], df['Feature_C'], c='b',s=10);

我们可以尝试删除那些 0 或 1 超过 80% 的特征。

var = .7 * (1 - .7)
sel = VarianceThreshold(threshold=(var))

df_select = pd.DataFrame(sel.fit_transform(df), columns=list(sel.get_feature_names_out()))

满足条件的 Feature_A 被删除了。

df_select

	Feature_B	Feature_C
0	0	1
1	1	0
2	0	0
3	1	1
4	1	0
5	1	1
6	1	1
7	0	1
8	1	0
9	1	0
10	1	1
11	0	1

ax = plt.subplot()
plt.scatter(df_select['Feature_B'], df_select['Feature_C'], c='b',s=10);

笔记本

删除低方差特征

删除低方差特征 #

评论（0条）