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

Scikit-learn 的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold

1. 作用

sklearn.feature_selection.VarianceThreshold函数可以用于方差选择法，即用方差来筛选特征。为了达到分析和选择特征的目的，必须针对某个特征，确定该特征与其它特征的相关性强度。而方差选择法就是通过特征列中的方差来选择那些方差大于阈值的特征。它会计算数据集中每个特征的方差，然后保留那些方差不小于给定阈值的特征。这种操作不仅可以用于高维度数据集，而且可以通过简单的参数设置来实现协同过滤任务中的特征选择。

2. 使用方法

使用 VarianceThreshold 类，类似于 Scikit-learn 的所有特征选择器，VarianceThreshold 可以通过 fit 和 transform 来进行操作。

2.1 示例一

我们可以通过下面的代码来实现数据特征选择：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np

# 创建数据集
X = np.array([[0, 2, 0, 3],
              [0, 1, 4, 3],
              [0, 1, 1, 3]])

# 定义方差阈值
thresholder = VarianceThreshold(threshold=0.5)

# 运行方差阈值算法
print(thresholder.fit_transform(X))

输出：

[[2 0]
 [1 4]
 [1 1]]

观察可以发现特征0的方差为0，即所有样本的特征都相同，因此此特征被选择出去了。

2.2 示例二

另一个例子可以帮助我们更好地了解这个过程。下面这个例子演示了如何实现通过方差选择法来在变化的万能近似估计器中选出最好的特征子集：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

def get_best_subset(X, y):
    best_score = 0
    best_subset = None

    for i in range(1, X.shape[1]+1):
        for subset in itertools.combinations(range(X.shape[1]), i):
            clf = GaussianNB()
            X_subset = X[:, subset]
            score = np.mean(cross_val_score(clf, X_subset, y, cv=5))
            if score > best_score:
                best_score, best_subset = score, subset

    return best_subset

# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 找到最佳的特征子集
best_subset = get_best_subset(X, y)

# 打印最好的特征子集
print(best_subset)

分析：

该例子中在一个循环中选出了每个特征的方差，并选择了最好的样本子集。特征子集可用于分类任务，以改进分类器性能。通过这个例子，我们看到方差选择法可以在处理大型数据集时更加有效。