问删除所有观察值都相同的列会影响我的模型吗？

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如果数据集中的某一列具有相同的值，则可以删除该列，因为它不会对模型区分两个不同的标签有任何帮助，而另一方面，它甚至会通过在数据中产生偏差而对模型产生负面影响。

例如:假设你有两个不同的水果，一个是绿苹果，另一个是芭乐。然后，这两个水果将具有相同的颜色，即“绿色”，这基本上意味着你不能根据它们的颜色来区分这两种水果，但如果它们是两种不同颜色的水果，你可以使用这个特征来区分它们。

希望它有助于澄清您应该如何处理这样一个具有相同观察集的专栏。

谢谢。

机器学习模型只是一个数学方程式，即

Y= f(x)

其中

Y=目标/因变量

f(x) =独立变量(在我们的例子中，是一个包含训练/测试数据的DataFrame )

所以从技术上讲，ML模型量化并估计了X的值，以及可能的输出y。

假设单个整列是恒定的。所以，y和f(x=constant)之间的关系是没有意义的，因为对于任何y值，x都保持不变。除了y也是一个常数的唯一选择外，没有任何数学关系是可能的。我们可以放心地假设情况并非如此，否则为什么你要构建一个模型来获得一个常量值。

因此，我们可以安全地删除任何常量列，这不会向DataFrame中添加任何数据变量以节省计算时间，因为该列在任何意义上都不会影响y。