特徴量の選択について勉強したことをまとめてみた - Qiita

分散（variance）が小さい特徴量の削除 分散がかなり小さい場合、その特徴量は一定に近いため、どのモデルに対しても特徴量として加える価値がない（まあ、当たり前）。scikit-learnに実装されているVarianceThresholdで実現できる。 公式チュートリアル import pandas as pd from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # データフレームの作成 data = pd.DataFrame([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) sel = VarianceThreshold(threshold=(0.8 * (1 - 0.