variancethreshold的详解

一、variancethreshold概述

variancethreshold是一种机器学习算法，常用于特征选择或过滤的预处理步骤中。它通过计算特征值在样本集中的方差，来筛选出对分类任务有显著贡献的特征。相对于传统的特征选择方法，variancethreshold具有更好的鲁棒性和效率。

二、variancethreshold的应用场景

1、分类问题：
在分类问题中，我们需要确定哪些特征对分类任务的贡献大，哪些特征对分类任务的贡献小。variancethreshold就是为了帮我们筛选出有用的特征。在使用variancethreshold时，我们需要指定一个方差阈值，只有特征的方差大于或等于这个阈值，才被认为是有用的特征，被保留下来。如下是一个简单的示例：

X = [[0, 2, 1, 1], [0, 1, 2, 3], [1, 0, 0, 1], [1, 1, 1, 1]]
y = [0, 1, 0, 1]
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.6)
X_new = selector.fit_transform(X)
print(X_new)

结果输出：`[[2 1]
[1 2]
[0 0]
[1 1]]` 。这说明，我们通过variancethreshold筛选出的是第3和第4个特征。原本由4个特征组成的输入矩阵，被variancethreshold筛选后只剩2个特征。

2、数据预处理：
在数据预处理过程中，我们要保证输入数据的质量。有时候，输入数据可能会包含许多与任务无关的特征，这些特征不仅会增加计算成本，降低训练速度，还可能会导致模型训练过度拟合，性能下降。 variancethreshold可以帮助我们在数据预处理中去除这些无用的特征，提高模型的性能。

三、variancethreshold的优缺点

1、优点：
variancethreshold具有以下优点：
(1) 鲁棒性好：不受异常值影响。
(2) 计算高效：只需要计算每个特征的方差即可。
(3) 简单易懂：使用方便，不需要预先设定参数。
(4) 广泛适用：适用于各种类型的数据。

2、缺点：
variancethreshold也有一些缺点：
(1) 受样本规模影响：样本数量太少时，可能会导致variancethreshold计算不准确。
(2) 忽略特征之间的相关性：如果两个特征具有高度相关性，但是它们的方差都很小， 那么variancethreshold就有可能将其中一个特征过滤掉。

四、variancethreshold的代码示例

下面是一个使用variancethreshold进行特征选择的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

selector = VarianceThreshold()
X_new = selector.fit_transform(X)

print('原始特征数量：', X.shape[1])
print('筛选后特征数量：', X_new.shape[1])

代码输出：
`原始特征数量： 4`
`筛选后特征数量： 4`
可见，经variancethreshold筛选后，没有特征被过滤掉。

下面是一个更加实际的例子，我们使用variancethreshold筛选home_credit_defuault_risk数据集中的特征：

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

#读取数据
data = pd.read_csv("application_train.csv")

#特征编码
le = LabelEncoder()
for col in data.columns:
    if data[col].dtype == 'object':
        le.fit(data[col].fillna(-1))
        data[col] = le.transform(data[col].fillna(-1))

#去除缺失值超过90%的特征
null_rate = data.isnull().sum() / len(data)
cols_to_drop = null_rate[null_rate > 0.9].index.tolist()
data.drop(cols_to_drop, axis=1, inplace=True)

#去除相同值太多的特征
unique_rate = data.nunique() / len(data)
cols_to_drop = unique_rate[unique_rate < 0.01].index.tolist()
data.drop(cols_to_drop, axis=1, inplace=True)

#使用variancethreshold筛选特征
selector = VarianceThreshold()
data_new = selector.fit_transform(data.drop('TARGET', axis=1))

print('原始特征数量：', data.shape[1] - 1)
print('筛选后特征数量：', data_new.shape[1])

在这个例子中，我们使用了pandas库读取了home_credit_defuault_risk数据集，使用LabelEncoder对分类特征进行编码。然后我们使用了variancethreshold筛选特征，去除方差过小的特征。最终，我们保留下来了246个特征，相比原来的122个特征而言，保留的特征数量增多了一倍。