机器学习 - 低方差过滤

低方差过滤器是一种用于机器学习的特征选择技术，用于识别并从数据集中删除低方差特征。此技术用于通过减少用于训练模型的特征数量来提高模型的性能，并去除几乎没有或没有区分能力的特征。

低方差过滤器通过计算数据集中每个特征的方差并删除方差低于某个阈值的特征来工作。这样做是因为方差低的特征几乎没有或没有区分能力，并且不太可能用于预测目标变量。

实施低方差过滤器的步骤如下：

• 计算数据集中每个特征的方差。

• 为特征的方差设置阈值。

• 删除方差低于阈值的特征。

• 使用剩余的特征训练机器学习模型。

示例

以下是在 Python 中实施低方差过滤器的示例：

# Importing the necessary libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Load the diabetes dataset
diabetes = pd.read_csv(r'C:\Users\Leekha\Desktop\diabetes.csv')

# Define the predictor variables (X) and the target variable (y)
X = diabetes.iloc[:, :-1].values
y = diabetes.iloc[:, -1].values

# Compute the variance of each feature
variances = np.var(X, axis=0)

# Set the threshold for the variance of the features
threshold = 0.1

# Find the indices of the low variance features
low_var_indices = np.where(variances < threshold)

# Remove the low variance features from the dataset
X_filtered = np.delete(X, low_var_indices, axis=1)

# Print the shape of the filtered dataset
print('Shape of the filtered dataset:', X_filtered.shape)

输出

执行此代码时，将生成以下输出：

Shape of the filtered dataset: (768, 8)

低方差过滤器的优点

以下是使用低方差过滤器的优点：

• 减少过拟合 - 低方差过滤器可以通过去除对预测目标变量贡献不大的特征来帮助减少过拟合。

• 节省计算资源 - 由于特征较少，因此减少了训练机器学习模型所需的计算资源。

• 提高模型性能 - 通过去除低方差特征，低方差过滤器可以提高机器学习模型的性能。

• 简化模型 - 由于特征较少，因此模型更容易解释和理解。

低方差过滤器的缺点

以下是使用低方差过滤器的缺点：

• 信息丢失 - 低方差过滤器可能导致信息丢失，因为它会删除可能包含重要信息的特征。

• 影响非线性关系 - 低方差过滤器假设特征之间的关系是线性的。对于特征之间关系是非线性的数据集，它可能无法正常工作。

• 对因变量的影响 - 删除低方差特征有时会对因变量产生负面影响，尤其是在这些特征对于预测因变量很重要的情况下。

• 选择偏差 - 如果低方差过滤器删除了对预测因变量很重要的特征，则可能会引入选择偏差。