机器学习特征筛选：方差选择法VarianceThreshold

方差是衡量一个变量的离散程度(即数据偏离平均值的程度大小）；
变量的方差越大，我们就可以认为它的离散程度越大，也就是意味着这个变量对模型的贡献和作用
会更明显，因此要保留方差较大的变量，反之，要剔除掉无意义的特征。

# 方差选择法；

# 方差选择法
# 自己手写理论公式来实现功能
def VarianceThreshold(df, threshold=0.):dfc = df.iloc[:, :4].copy()print('>>>特征名：\n', dfc.columns.tolist())# 1 求方差var = np.sum(np.power(np.matrix(dfc.values)-np.matrix(dfc.mean()), 2), axis=0)/(dfc.shape[0]-1)T = []# 2 筛选大于阈值的特征for index, v in enumerate(var.reshape(-1, 1)):if v > threshold:T.append(index)dfc = dfc.iloc[:,

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