th=np.percentile(np.var(xtrain),90) sel = VarianceThreshold(threshold=th)
时间: 2024-06-07 13:11:17 浏览: 15
这是一个使用 scikit-learn 库中的 VarianceThreshold 类的代码片段。它的作用是基于训练数据的方差来选择特征。首先,使用 np.var 函数计算训练数据 xtrain 的方差,然后使用 np.percentile 函数计算方差的百分位数,这里是第90个百分位数。接着,使用 VarianceThreshold 类创建一个实例 sel,将第90个百分位数作为阈值传递给它。最后,可以使用 sel.fit_transform(xtrain) 方法对训练数据进行特征选择,该方法将返回仅包含方差大于等于阈值的特征的新训练数据。
相关问题
th=np.percentile(np.var(xtrain),90)
这段代码是使用 NumPy 库计算训练数据 xtrain 的方差,并获取方差的 90% 分位数。具体来说,np.var(xtrain) 计算 xtrain 的方差,而 np.percentile() 函数返回一个数组中给定百分位数的数值,因此 np.percentile(np.var(xtrain),90) 返回 xtrain 方差的 90% 分位数。
a = np.percentile(t, 10)
这段代码使用了NumPy库中的`percentile`函数来计算数组`t`的第10个百分位数。具体的代码如下所示:
```python
import numpy as np
a = np.percentile(t, 10)
```
`percentile`函数接受两个参数:数组和百分位数。它返回数组中指定百分位数位置的值。在这个例子中,它计算了数组`t`中第10个百分位数,并将结果赋值给变量`a`。
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