3(1).特征选择---过滤法（特征相关性分析）

一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关

• 散点图
  • seaborn.scatterplot

# 散点图矩阵初判多变量间关系
data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = ['A','B','C','D'])
pd.plotting.scatter_matrix(data,figsize=(8,8),
                         c = 'k',
                         marker = '+',
                         diagonal='hist',
                         alpha = 0.8,
                         range_padding=0.1)
data.head()

• 折线图
  • seaborn.lineplot

 

二、单特征

1.方差选择法

删除方差为0的特征

# 计算变量的方差
# 如果方差接近于0，也就是该特征的特征值之间基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用，剔除
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)#默认threshold=0.0
selector.fit_transform(offline_data_shuffle1[numerical_features])

# 查看各个特征的方差,
selector.variances_ ,len(selector.variances_)

# 特征对应方差
all_used_features_dict = dict(zip(numerical_features,selector.variances_ ))
all_used_features_dict

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