锋哥原创的Scikit-learn Python机器学习视频教程：

2026版 Scikit-learn Python机器学习 视频教程(无废话版) 玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili

课程介绍

本课程主要讲解基于Scikit-learn的Python机器学习知识，包括机器学习概述，特征工程(数据集，特征抽取，特征预处理，特征降维等)，分类算法(K-临近算法，朴素贝叶斯算法，决策树等)，回归与聚类算法(线性回归，欠拟合，逻辑回归与二分类，K-means算法)等。

Scikit-learn Python机器学习 - 特征降维 压缩数据 - 特征选择 - 移除低方差特征(VarianceThreshold)

适用于移除方差低于阈值的特征，这些特征通常包含很少的信息。

VarianceThreshold 是机器学习中一个简单但实用的特征选择方法，它通过移除低方差特征来简化数据集。VarianceThreshold 的主要参数是 threshold，它决定了特征被保留与否的方差门槛。

参数名 (Parameter)	说明 (Description)	默认值 (Default)
threshold	一个浮点数 (float)。指定要保留特征的最低方差阈值。训练集中方差低于此阈值的特征将被移除。	0.0

我们来看一个示例：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.datasets import load_iris
​
# 加载示例数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# 设置阈值，移除方差低于0.8的特征
selector = VarianceThreshold(threshold=0.8)
X_new = selector.fit_transform(X)
​
print(f"原始特征数: {X.shape[1]}")
print(f"筛选后特征数: {X_new.shape[1]}")

运行结果：

原始特征数: 4
筛选后特征数: 1

数学知识：方差

方差公式是一个数学公式，是数学统计学中的重要公式，应用于生活中各种事情，方差越小，代表这组数据越稳定，方差越大，代表这组数据越不稳定

若x1,x2,x3......xn的平均数为M，则方差公式可表示为：