ImportError: cannot import name '_is_pandas_df' from 'sklearn.utils.validation'

Question

#方差过滤,特征选择
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold()                      #实例化，不填参数默认方差为0
X_var0 = selector.fit_transform(X)                  #获取删除不合格特征之后的新特征矩阵
 
#也可以直接写成 X = VairanceThreshold().fit_transform(X)
 
X_var0.shape #(42000, 708)
pd.DataFrame(X_var0).head()

Answer 1

中午好🌞🌞🌞
本答案参考ChatGPT-3.5

首先让我们了解一下VarianceThreshold是什么。VarianceThreshold是一种基于方差的特征选择方法。它可以根据给定的阈值对数据集中的每个观测值的方差进行分类。

以下是通过不同的方式使用VarianceThreshold进行方差过滤和特征选择的方法：

1. 通过设置特定的阈值来筛选数据：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.5)
X_var0 = selector.fit_transform(X)

在这段代码中，我们设置了阈值为0.5。这意味着所有低于或等于0.5的标准差的观测值都会被选中（保留），而高于这个阈值的观测值则会被删除。

1. 通过自定义阈值来筛选数据：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.5, alpha=0.01)
X_var0 = selector.fit_transform(X)

在这段代码中，我们设置了阈值为0.5，并且开启了alpha参数为0.01。这意味着任何观测值的标准差都大于0.5时，其特征值会被挑选出来。同时，由于alpha参数决定了在哪些情况下保留特征值，我们在这里设置了一个比较宽泛的阈值，以便保留大多数观测值。

1. 使用fit_transform函数直接从原始输入数据生成新的特征矩阵：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.5, alpha=0.01)
X_var0 = selector.fit_transform(X)

在这段代码中，我们直接调用了fit_transform函数将原始数据转换为新的特征矩阵。由于这里没有给出数据范围，我们假设原始数据已经准备好并存储在一个名为X的数据集中。

1. 使用原地变异性阈值进行方差过滤和特征选择：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.5, inplace=True)
X_var0 = selector.fit_transform(X)

在这段代码中，我们直接调用了inplace=True参数。这意味着算法会在处理原始数据的同时执行变换操作，而不是返回结果。这样可以简化后续的数据分析过程。

1. 使用np.var函数计算标准差并调整阈值：

import numpy as np

std_devs = np.std(X_var0)
threshold = std_devs * (max(np.sqrt(X_var0)) - min(np.sqrt(X_var0)))
selector = VarianceThreshold(threshold=threshold)
X_var0 = selector.fit_transform(X)

在这段代码中，我们使用np.var函数计算了原始数据的标准差，并将其乘以阈值。然后我们将这些值与最大的sqrt值和最小的sqrt值相减，得到相应的阈值。

最后，我们需要检查新特征矩阵的形状以确保正确性：

print(X_var0.shape)

这将输出一个新的形状，其中包含特征的数量以及每个特征的方差。

总的来说，VarianceThreshold是一种强大的特征选择工具，可以帮助我们在数据集中发现有用的特征。但是，我们也需要注意如何使用它，以便获得最有效的结果。