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特征选择1：过滤法1~方差过滤
概述： 1.过滤法 全部特征->最佳特征子集->算法->模型评估 过滤完全独立于任何机器学习算法根据各种统计检验中的分数以及各种相关性指标来选择特征。 Filter过滤 1.方差过滤 (1).一个特征本身的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，没有区分的作用。 优先消除方差为0的特征工程系列：（六）特征选择之方差过滤
有时候，数据集中的某一个特征，方差非常小，非常接近，这样导致的结果就是，没有区分度，那么这个特征其实就不是一个好的特征，因此方差过滤的思想就是，找到那些有区分度的特征（方差大） from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = VairanceThreshold().fit_transform(X) # V8 特征选择
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、Variance8、特征选择
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 T8、特征选择
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 Th机器学习08- 特征选择
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 T8.特征选择
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8.特征选择
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 Th8.特征选择
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） 28、特征选择
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 Th8、特征选择 4/27
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 Th特征工程知识点
提取方差大于阀值的特征数据VarianceThreshold https://blog.csdn.net/weixin_42575020/article/details/82887014 假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离