特征工程之特征选择 - Python

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