特征筛选1——根据方差筛选（单变量筛选）

根据给定方差的阈值，删除掉值变化小的维度，以此降低数据规模。当把阈值设置为0的时候，就会删除没有变化的数据。

示例

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold


def drop_min_value(data):
    """根据方差去除变化小的特征"""
    sel = VarianceThreshold(threshold=0)  # 方差阈值，去掉方差为0的数据，也就是去除一个值的数据
    result = sel.fit_transform(data)
    return result


if __name__ == '__main__':
    X = np.array([
        [0, 0, 1],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 1, 1]])
    new_x = drop_min_value(X)
    print(new_x)  # 把第1列删掉了

sklearn文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.VarianceThreshold.html