在消除低方差之前对数据进行归一化，会产生错误

Question

我正在使用irisscikit - learn函数load_iris()和.sklearn.datasetsnormalizeVarianceThreshold

似乎如果我正在使用MinMaxScaler然后运行VarianceThreshold- 就没有任何功能了。

缩放前：

Column:  sepal length (cm)  Mean:  5.843333333333334  var =  0.6811222222222223  var/mean:  0.11656398554858338

Column:  sepal width (cm)  Mean:  3.0573333333333337  var =  0.1887128888888889  var/mean:  0.06172466928332606

Column:  petal length (cm)  Mean:  3.7580000000000005  var =  3.0955026666666665  var/mean:  0.8237101295015078

Column:  petal width (cm)  Mean:  1.1993333333333336  var =  0.5771328888888888  var/mean:  0.48121141374837856

缩放后 ( MinMaxScaler)

Column:  sepal length (cm)  Mean:  0.42870370370370364  var =  0.052555727023319614  var/mean:  0.12259219262459005

Column:  sepal width (cm)  Mean:  0.44055555555555553  var =  0.03276265432098764  var/mean:  0.07436668067815606

Column:  petal length (cm)  Mean:  0.46745762711864397  var =  0.08892567269941587  var/mean:  0.19023258481745967

Column:  petal width (cm)  Mean:  0.4580555555555556  var =  0.10019668209876545  var/mean:  0.2187435145879658

我VarianceThreshold用作：

    from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

    sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))

MinMaxScaler如果我们想删除低方差的特征，我们是否应该缩放数据（例如，通过）？

Answer 1

缩放数据通常不会帮助您找到冗余特征。通常，VarianceThreshold用于删除方差为零的特征，即不提供任何信息的常量。代码中的行VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))丢弃了方差低于 0.16 的所有特征。在您的情况下，所有特征的方差都低于该值（在MinMaxScaler最高方差是花瓣宽度之后0.1），因此您将所有内容都扔掉。我相信你的意思是留下贡献超过 80% 差异的特性，但这不是你的代码所做的。如果您之前应用该行MinMaxScaler，那么您的所有功能都会通过。为了删除具有低方差的特征，您首先需要定义该特定特征的合理阈值是多少。但在一般情况下，您不能为方差设置硬编码的任意阈值，因为对于某些特征，该值会太高而对于其他特征来说太低。例如，PCA 通常用作特征选择过程。一个执行 PCA 并且只取 K 个第一个特征向量，其中 K 的选择方式使得相应特征值的“能量”是（比如说）总数的 95%（甚至 80%）。因此，如果您有一个包含 50-100 个特征的数据集，您可以在不丢失太多信息的情况下将特征数量减少十倍。当您应用StandardScaler所有特征时，您的所有特征都将被集中和归一化，因此它们的均值将为零，方差为 1（当然，常数除外）。MinMaxScaler默认情况下，会将您的功能置于 [0..1] 范围内。问题不在于使用哪个缩放器，而是为什么要使用缩放器。在一般情况下，除非需要，否则您不想丢弃功能。对于大多数真实数据集来说，信息被保存在方差中的假设并不正确，并且很多时候具有较低方差的特征与低信息特征不对应。由于您的最终目标不是减少特征数量而是创建更好的分类算法，因此您不应该对中间目标进行过分优化。

Answer 2

使用以下MinMaxScaler公式：X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled = X_std * (max - min) + min如果您检查方差阈值的文档并查看方差公式，则可以等效地表示一组 n 等可能值的方差，而无需直接参考平均值，就所有点彼此的平方偏差而言：因此，让我们比较一个包含两列和三个变量的小示例：a  b1  00  10  2没有缩放，我们有以下差异：a: (0.5(1-0)^2+0.5(1-0)^2+ 0.5(0-1)^2 +0.5(0-0)^2 + 0.5(0-1)^2 + 0.5(0-1)^2 )/3 = (0.5+0.5+0.5+0.5)/3= 2/3 = 0.75b: 6/3 = 2之后MinMaxScaler我们会有：a  b1  00  0.50  1所以方差：a: 2/3b: 2/3 因此，阈值为 0.8 时，两者都会在标准化后被踢出。所以是的，当您在variancethreshold 之前对数据进行标准化时，您总是会剔除更多列，因为 minmaxscaler 的基本思想是标准化您的数据，这意味着您的数据方差会更小。

Answer 3

基本上，低方差特征意味着缺乏信息的特征。也就是说，如果一个特征的方差接近于零，则接近于取一个常数值。但是，每个特征可能代表不同的数量，因此它的方差是不同的。例如，age将范围从 0 到 100 以及number_of_childs范围从 0 到 5 的协变量视为示例。由于这两个变量取不同的值，它们会有不同的方差。现在，通过缩放特征将它们设置为相同的单位。这样，我们就可以在相同的尺度上比较他们的信息。请注意，对于iris 数据集，所有特征都设置为相同的比例（厘米），即from sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()print(data.features_names) >>> ['sepal length (cm)',     'sepal width (cm)',     'petal length (cm)',     'petal width (cm)']在这种情况下，一个好的第一步是使数据居中。通过这样做，可以消除其中的噪音。import pandas as pd X = pd.DataFrame(data['data'], columns=data.feature_names)X = X - X.mean()