方差法在数据筛选特征中的应用

简介：
本文探讨了方差法在数据分析中用于特征筛选的应用，通过计算各变量的方差来识别和选取对模型影响最大的特征。 在数理统计领域内，方差是衡量随机变量离散程度的关键指标之一，并且是最常用的方法之一。它被定义为每个值与其平均值的偏差平方后的均值，用于评估数值数据分布的分散度。 当一组数据聚集在一起时（即它们彼此接近），各个观测值与平均数之间的差异较小；相反地，如果这些数值在较大范围内波动，则其各自偏离平均值的程度会更高。结果是方差增大或减小反映了不同数值间的离散程度变化：较大的方差意味着更高的分散度和更大的数据波动性。 为了优化模型性能，在进行特征选择时通常需要排除那些几乎无变化（即方差接近于零）的属性，因为这些变量可能对预测任务贡献较小甚至没有帮助。在Python中的sklearn库中存在一种叫做VarianceThreshold的方法来执行这一过程：首先计算每个输入特征的方差值，并依据设定的标准阈值筛选出不符合条件的数据维度予以删除。