本文章提供了一系列关于使用Python进行数据特征提取的实例代码。通过具体的例子帮助读者理解如何从原始数据中抽取有用的特征信息，从而为机器学习模型准备高质量的数据集。
根据方差进行特征选择时，如果某个属性的方差较小，则其识别能力较差，可以考虑剔除。使用`sklearn.feature_selection`中的`VarianceThreshold`方法实现这一过程：
```python
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
x = [[100, 1, 2, 3], [100, 4, 5, 6], [100, 7, 8, 9], [101, 11, 12, 13]]
selector = VarianceThreshold(1) # 设置方差阈值
selector.fit(x)
print(selector.variances_) # 展现属性的方差
x_filtered = selector.transform(x) # 进行特征选择
selected_features_indices = selector.get_support(True)
```
以上代码展示了如何使用`VarianceThreshold`类根据设定的方差阈值来筛选数据集中的特征，并输出保留下来的特性索引。
5星
