th=np.percentile(np.var(xtrain),90) sel = VarianceThreshold(threshold=th)

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。

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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。

spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None) ColName=['X'+str(k+1) for k in np.arange(57)] ColName .append('Y') spam.columns=ColName train=spam.sample(frac=0.7) test=spam[~spam.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('Y',axis=1),train['Y'] xtest,ytest=test.drop('Y',axis=1),test['Y'] th=np.percentile(np.var(xtrain),90) #保留90%的属性 sel = VarianceThreshold(threshold=th)

这是一个使用 Python 语言和 Pandas 库读取名为 "spambase.txt" 的数据集，并将其分为训练集和测试集的代码。其中，"Y" 列为标签，表示数据点是垃圾邮件还是非垃圾邮件。接下来，代码通过计算训练集中特征的方差，并保留90%的特征，使用 VarianceThreshold 进行特征选择。