【Python机器学习】零基础掌握VarianceThreshold特征选择

为什么数据预处理如此重要？

在今天的数据驱动世界中，数据预处理成为一个不可或缺的步骤。但是，在大量的特征和数据中，如何有效地选择重要的特征以提升模型性能呢？

假设有一个医疗诊断系统，用于诊断是否有心血管疾病。这个系统使用年龄、性别、血压、胆固醇等多个指标作为特征。然而，其中一些特征可能并不具备区分能力，比如说所有病人的某一项检测结果都是相同的，这样的特征对于诊断结果并没有帮助。

年龄	性别	血压	胆固醇	是否心血管疾病
45	1	120	200	是
50	0	130	200	是
40	1	110	200	否
35	0	105	200	否
…	…	…	…	…

针对上述问题，一种解决思路是使用特征选择算法来自动去除那些方差较低（即变化较小）的特征。经过VarianceThreshold算法处理后，系统会自动去除那些方差较低的特征，从而提升模型性能。