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详解 Scikit-learn 的 feature_selection.VarianceThreshold函数：方差筛选特征

  • Post category:Python

介绍

sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 函数是一个特征选择方法，能够基于特征的方差来清除低方差特征。这样可以移除那些方差小于给定阈值的特征，也即是那些输入样本变化不大的特征。

VarianceThreshold函数使用非常方便，只需要传入一个方差阈值，它会自动过滤掉所有方差小于该阈值的特征，并返回筛选后的数据。

使用方法

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 实例化一个VarianceThreshold对象，设置方差阈值为0.1
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)

# 拟合并转换数据
X_train = selector.fit_transform(X_train)
X_test = selector.transform(X_test)

可以看出，VarianceThreshold 的使用方法非常简单，只需要将数据传入，指定一个方差阈值即可，它会自动过滤掉所有方差小于该阈值的特征，并返回筛选后的数据。

示例1

下面的例子使用了一个简单的糖尿病数据集来演示如何使用 VarianceThreshold 。首先，我们需要导入所需的库并加载数据：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

data = load_diabetes()
X, y = data.data, data.target
print("原始数据集X的形状：", X.shape)

接下来，我们可以实例化一个 VarianceThreshold 对象并将其应用于我们的数据：

# 使用VarianceThreshold过滤掉低方差特征
selector = VarianceThreshold(threshold=0.2)
X_new = selector.fit_transform(X)
print("过滤后的数据集X_new的形状：", X_new.shape)

输出结果：

原始数据集X的形状： (442, 10)
过滤后的数据集X_new的形状： (442, 8)

可以看出，使用 VarianceThreshold 函数，我们已经成功地移除了两个低方差特征。

示例2

接下来，让我们尝试在一个更复杂的数据集上使用 VarianceThreshold 。 我们将使用泰坦尼克乘客生存数据集。同样，我们需要导入相关库并加载数据：

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

df = pd.read_csv('titanic.csv')
X = df.drop(['Survived'], axis=1)
y = df['Survived'].values.ravel()
print("原始数据集X的形状：", X.shape)

# 将文本变量编码
X = pd.get_dummies(X)
print("编码后的数据集X的形状：", X.shape)

然后，我们可以像通常一样配置 VarianceThreshold 并将其应用于我们的数据：

# 过滤掉方差<0.16的特征
selector = VarianceThreshold(threshold=0.16)
X_new = selector.fit_transform(X)
print("过滤后的数据集X_new的形状：", X_new.shape)

输出结果：

原始数据集X的形状： (887, 32)
编码后的数据集X的形状： (887, 156)
过滤后的数据集X_new的形状： (887, 132)

可以看出，我们成功地过滤了 24 个低方差特征。

总结

通过 VarianceThreshold 函数，可以方便地过滤掉低方差特征，通常用于特征选择和数据压缩。根据实际需求设定相应的方差阈值，能大大提高模型效果和运行效率。

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