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。