机器学习八——特征选择

用过滤法对以下数据进行特征选择：

                             [[0,2,0,3],

                              [0,1,4,3],

                              [0,1,1,3]]

要求：

1、Variance Threshold（threshold =1.0）

2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的

还没看到要求前我改了下数据试了试，以下就用我的数据来了：

调用VarianceThreshold来降维：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

实现降维：

def var():
    ##特征选择：删除地方差的特征
    var = VarianceThreshold(threshold=1)
    
    data = [[0,2,0,3,5],[0,1,4,3,5],[0,5,2,3,4],[1,0,2,3,4],[1,2,4,3,5],[0,2,3,1,5],[0,2,3,4,5],[0,2,3,5,5]]
    
    print(data)
    
    data = var.fit_transform(data)
    print("降维后：")
    print(data)
    return None

if __name__ == "__main__":
    var()