1.特征选择

         特征选择是降维的一种方法，即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。

 

2.删除低方差特征

        1）思路：设置一个阀值，对每个特征求方差，如果所求方差低于这个阀值，则删除此特征。默认情况下会删除0方差。

        2）核心函数

              sklearn.feature_selection.VarianceThreshold

       3）主要参数：

              threshold ：设置的阀值

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