Caracteristici cu varianță redusă
În exercițiul anterior ai stabilit că 0,001 este un prag potrivit pentru a elimina caracteristicile cu varianță redusă din head_df după normalizare. Acum folosește selectorul de caracteristici VarianceThreshold pentru a le înlătura.
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează selectorul de prag al varianței cu un prag de 0,001.
- Normalizează DataFrame-ul
head_dfîmpărțindu-l la valorile sale medii și antrenează selectorul. - Creează o mască booleană din selector folosind
.get_support(). - Creează un DataFrame redus transmițând masca metodei
.loc[].
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
# Create a VarianceThreshold feature selector
sel = ____(threshold=____)
# Fit the selector to normalized head_df
sel.fit(____ / ____)
# Create a boolean mask
mask = sel.____
# Apply the mask to create a reduced DataFrame
reduced_df = head_df.loc[____, ____]
print(f"Dimensionality reduced from {head_df.shape[1]} to {reduced_df.shape[1]}.")