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# 計(jì)算變量的方差
# 如果方差接近于0，也就是該特征的特征值之間基本上沒有差異，這個(gè)特征對(duì)于樣本的區(qū)分并沒有什么用，剔除
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1) #默認(rèn)threshold=0.0
selector.fit_transform(df[numerical_features])
# 查看各個(gè)特征的方差,
selector.variances_ ,len(selector.variances_)
# 特征對(duì)應(yīng)方差
all_used_features_dict = dict(zip(numerical_features,selector.variances_ ))
all_used_features_dict協(xié)方差
?如果協(xié)方差為正，說明X,Y同向變化，協(xié)方差越大說明同向程度越高；
?如果協(xié)方差維負(fù)，說明X，Y反向運(yùn)動(dòng)，協(xié)方差越小說明反向程度越高；
?如果兩個(gè)變量相互獨(dú)立，那么協(xié)方差就是0，說明兩個(gè)變量不相關(guān)。
pearson系數(shù)
(1) 相關(guān)概念和值大小含義
相關(guān)系數(shù)也可以看成協(xié)方差：一種剔除了兩個(gè)變量量綱影響、標(biāo)準(zhǔn)化后的特殊協(xié)方差。
可以反映兩個(gè)變量變化時(shí)是同向還是反向，如果同向變化就為正，反向變化就為負(fù)。由于它是標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)方差，因此更重要的特性來了，它消除了兩個(gè)變量變化幅度的影響，而只是單純反應(yīng)兩個(gè)變量每單位變化時(shí)的相似程度。
假設(shè)對(duì)于Pearson r相關(guān)性，兩個(gè)變量都應(yīng)該是正態(tài)分布的
pearson數(shù)值大小衡量相關(guān)性：
0.8-1.0 極強(qiáng)相關(guān) | 0.6-0.8 強(qiáng)相關(guān) | 0.4-0.6 中等程度相關(guān) | 0.2-0.4 弱相關(guān) | 0.0-0.2 極弱相關(guān)或無相關(guān)
(2) pearson 系數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)：
?優(yōu)點(diǎn)： 可以通過數(shù)值對(duì)變量之間相關(guān)性衡量，正值代表正相關(guān)、負(fù)值代表負(fù)相關(guān)、0代表不相關(guān)
?缺點(diǎn)： 沒有對(duì)變量之間的關(guān)系進(jìn)行提煉和學(xué)習(xí)，預(yù)測其實(shí)是學(xué)習(xí)不同特征之間的組合既關(guān)系。只能判別特征之間的線性相關(guān)性，如果是非線性相關(guān)就不可取。
(3) 適用場景
兩個(gè)變量之間是線性關(guān)系，都是連續(xù)數(shù)據(jù)。
兩個(gè)變量的總體是正態(tài)分布，或接近正態(tài)的單峰分布。
兩個(gè)變量的觀測值是成對(duì)的，每對(duì)觀測值之間相互獨(dú)立
(4) 相關(guān)代碼
通過numpy
import numpy as np
np.corrcoef([a,b,c,d])pandas中corr()函數(shù)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (25,25))
#### 傳入相關(guān)特征即可，輸出為所有特征之間相關(guān)性
corr_values1 = data[features].corr()
sns.heatmap(corr_values1, annot=True,vmax=1, square=True, cmap="Blues",fmt='.2f')
plt.tight_layout()
plt.savefig('**.png',dpi=600)
plt.show()利用scipy，輸出兩個(gè)值，第一個(gè)值為相關(guān)系數(shù)，第二個(gè)值越小代表兩個(gè)之間相關(guān)性越高
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
### 計(jì)算兩個(gè)特征之間相關(guān)性，同時(shí)也可以計(jì)算特征和標(biāo)簽之間相關(guān)性
print("Lower noise", df(x, x1))(5) 通過pearson系數(shù)刪選特征
? 5.1 通過和label之間的相關(guān)性之間，通過設(shè)置閾值刪選
def del_corr_fea(df,cor_df):
"""
df是原始數(shù)據(jù)，cor_df為通過pd.corr()獲得特征間相關(guān)性矩陣，
"""
cor_df = cor_df.reset_index()
feature_col = [col for col in df.columns if col not in drop_fea_list]
drop_fea = []
for i,f in enumerate(feature_col):
if f not in drop_fea:
cor_df1 = cor_df[i+1:][[f,'index']]
cor_df_sel = cor_df1[cor_df1[f]>=0.8]
cor_df_sel.sort_values(by=[f],ascending = False,inplace = True)
del_name = cor_df_sel['index'].values.tolist()[1:]
drop_fea = del_name + drop_fea
return drop_fea
drop_list_no_p = del_corr_fea(data_end,corr_values_fea_fea)5.2 首先計(jì)算不同特征之間相關(guān)性，然后通過相關(guān)性取出相似性最高的幾個(gè)特征，并保留和label間系數(shù)最高的特征
def del_corr_fea(df,cor_df,cor_df_with_label):
"""
df是原始數(shù)據(jù)，cor_df為通過pd.corr()獲得特征間相關(guān)性矩陣，cor_df_with_label和標(biāo)簽之間相關(guān)性
"""
cor_df = cor_df.reset_index()
cor_df = cor_df.rename(columns = {'index':'feature'})
feature_col = [col for col in df.columns if col not in drop_fea_list]
drop_fea = []
for i,f in enumerate(feature_col):
if f not in drop_fea:
print(len(drop_fea))
cor_df1 = cor_df[i:][[f,'feature']]
cor_df_sel = cor_df1[cor_df1[f]>=0.8]
sort_corr_df = cor_df_sel.merge(cor_df_with_label,on = 'feature',how = 'left')
## p 更改為相關(guān)性矩陣的列名
sort_corr_df.sort_values(by=['p'],ascending = False,inplace = True)
del_name = sort_corr_df['feature'].values.tolist()[1:]
drop_fea = del_name + drop_fea
return drop_fea
drop_feature_list = del_corr_fea(data_end,corr_values_fea_fea,d_df)
len(drop_feature_list)(1) 最簡單方式（回歸模型，分類可以去官網(wǎng)查 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SelectKBest.html#sklearn.feature_selection.SelectKBest.set_params）
from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_regression
print(data_end.shape)
sk=SelectKBest(f_regression,k=300)
# drop_columns 為不需要判別的列名
new_train=sk.fit_transform(data_end.drop(drop_columns,axis = 1),data_end['label'].astype('int'))
print(new_train.shape)
# 獲取對(duì)應(yīng)列索引
select_columns=sk.get_support(indices = True)
print(select_columns)
print(data_end.columns[select_columns])(2) 通過樹模型輸出特征重要性，一般選用Xgboost、Lightgbm等，這里采用lightgbm示例。
今天這篇文章跟大家分享的主題是關(guān)于篩選頁面的設(shè)計(jì)。作為一個(gè)有逼格的設(shè)計(jì)師，你不但要知道怎么做，還要知道為什么這么做。以免被甲方、老板、運(yùn)營等問的啞口無言、冒頭苦改設(shè)計(jì)，經(jīng)歷身心的摧殘后，一句“還是第一版最好”內(nèi)心崩潰。
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