Düşük varyanslı özellikler
Önceki egzersizde, normalizasyondan sonra head_df içindeki düşük varyanslı özellikleri filtrelemek için 0.001'in iyi bir eşik olduğunu belirledin. Şimdi bu özellikleri kaldırmak için VarianceThreshold özellik seçicisini kullan.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Boyut Azaltma
Egzersiz talimatları
- Eşiği 0.001 olan bir varyans eşiği seçicisi oluştur.
head_dfDataFrame'ini, ortalama değerlerine bölerek normalize et ve seçiciyi fit et..get_support()kullanarak seçiciden bir boolean maske oluştur.- Maskeyi
.loc[]yöntemine geçirerek azaltılmış bir DataFrame oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
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]}.")