python 特徵選擇

variancethreshold是特徵選擇中的一項基本方法。它會移除所有方差不滿足閾值的特徵。預設設定下，它將移除所有方差為0的特徵，即那些在所有樣本中數值完全相同的特徵。

假設我們有乙個帶有布林特徵的資料集，我們要移除那些超過80%的資料都為1或0的特徵。布林特徵是伯努利隨機變數，該類變數的方差為：

我們可以使用閾值.8 * (1 - .8):

>>> from sklearn.feature_selection import variancethreshold

>>> x = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]]
>>> sel = variancethreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))
>>> sel.fit_transform(x)
array([[0, 1],
[1, 0],
[0, 0],
[1, 1],
[1, 0],
[1, 1]])

特徵選擇 單變數特徵選擇

1.selectkbest可以依據相關性對特徵進行選擇，保留k個評分最高的特徵。方差分析 分類問題使用f classif，回歸問題使用f regression。f classif 分類任務 跟目標的分類，將樣本劃分成n個子集，s1,s2,sn，我們希望每個子集的均值 1，2，n不相等。我們假設h0 ...

特徵工程之特徵選擇

在前一篇文章中我介紹了一些資料預處理的方法，原始資料在經過預處理之後可以被演算法處理了，但是實際中可能有一些特徵是沒有必要的，比如在中國採集的一些資料，那麼國籍就都是中國，其實也就沒有意義了，反映在統計量上就是方差過小，也就是樣本在這個特徵上變化很小。還有一種情況是特徵和最後的結果相關性很小，也就是...

特徵工程之特徵選擇

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