特征工程之特征选择 - Python

176 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

特征工程之特征选择 - Python

特征选择是机器学习中重要的步骤之一,它的目标是从原始数据中选择最具有预测能力的特征,以提高模型的性能。在本文中,我们将使用Python来介绍几种常用的特征选择方法,并提供相应的源代码。

  1. 方差阈值法(Variance Threshold)

方差阈值法是一种基于特征方差的简单特征选择方法。它通过计算特征的方差,然后选择方差超过设定阈值的特征。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 创建方差阈值选择器对象
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)

# 应用选择器到特征矩阵
X_selected 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值