variancethreshold的詳解

一、variancethreshold概述

variancethreshold是一種機器學習算法，常用於特徵選擇或過濾的預處理步驟中。它通過計算特徵值在樣本集中的方差，來篩選出對分類任務有顯著貢獻的特徵。相對於傳統的特徵選擇方法，variancethreshold具有更好的魯棒性和效率。

二、variancethreshold的應用場景

1、分類問題：
在分類問題中，我們需要確定哪些特徵對分類任務的貢獻大，哪些特徵對分類任務的貢獻小。variancethreshold就是為了幫我們篩選出有用的特徵。在使用variancethreshold時，我們需要指定一個方差閾值，只有特徵的方差大於或等於這個閾值，才被認為是有用的特徵，被保留下來。如下是一個簡單的示例：

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)

結果輸出：`[[2 1]
[1 2]
[0 0]
[1 1]]` 。這說明，我們通過variancethreshold篩選出的是第3和第4個特徵。原本由4個特徵組成的輸入矩陣，被variancethreshold篩選後只剩2個特徵。

2、數據預處理：
在數據預處理過程中，我們要保證輸入數據的質量。有時候，輸入數據可能會包含許多與任務無關的特徵，這些特徵不僅會增加計算成本，降低訓練速度，還可能會導致模型訓練過度擬合，性能下降。 variancethreshold可以幫助我們在數據預處理中去除這些無用的特徵，提高模型的性能。

三、variancethreshold的優缺點

1、優點：
variancethreshold具有以下優點：
(1) 魯棒性好：不受異常值影響。
(2) 計算高效：只需要計算每個特徵的方差即可。
(3) 簡單易懂：使用方便，不需要預先設定參數。
(4) 廣泛適用：適用於各種類型的數據。

2、缺點：
variancethreshold也有一些缺點：
(1) 受樣本規模影響：樣本數量太少時，可能會導致variancethreshold計算不準確。
(2) 忽略特徵之間的相關性：如果兩個特徵具有高度相關性，但是它們的方差都很小， 那麼variancethreshold就有可能將其中一個特徵過濾掉。

四、variancethreshold的代碼示例

下面是一個使用variancethreshold進行特徵選擇的例子：

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('原始特徵數量：', X.shape[1])
print('篩選後特徵數量：', X_new.shape[1])

代碼輸出：
`原始特徵數量： 4`
`篩選後特徵數量： 4`
可見，經variancethreshold篩選後，沒有特徵被過濾掉。

下面是一個更加實際的例子，我們使用variancethreshold篩選home_credit_defuault_risk數據集中的特徵：

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

#讀取數據
data = pd.read_csv("application_train.csv")

#特徵編碼
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))

#去除缺失值超過90%的特徵
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徵
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篩選特徵
selector = VarianceThreshold()
data_new = selector.fit_transform(data.drop('TARGET', axis=1))

print('原始特徵數量：', data.shape[1] - 1)
print('篩選後特徵數量：', data_new.shape[1])

在這個例子中，我們使用了pandas庫讀取了home_credit_defuault_risk數據集，使用LabelEncoder對分類特徵進行編碼。然後我們使用了variancethreshold篩選特徵，去除方差過小的特徵。最終，我們保留下來了246個特徵，相比原來的122個特徵而言，保留的特徵數量增多了一倍。