Kazalo:

Kaj je PCA Sklearn?
Kaj je PCA Sklearn?

Video: Kaj je PCA Sklearn?

Video: Kaj je PCA Sklearn?
Video: How to evaluate a classifier in scikit-learn 2024, November
Anonim

PCA z uporabo Python ( scikit-learn ) Pogostejši način za pospešitev algoritma strojnega učenja je uporaba Analiza glavnih komponent ( PCA ). Če je vaš učni algoritem prepočasen, ker je vhodna dimenzija previsoka, uporabite PCA pospešiti je lahko razumna izbira.

Ljudje tudi sprašujejo, kako uporabljate PCA v SKLearnu?

Izvajanje PCA z uporabo Scikit-Learn je postopek v dveh korakih:

  1. Inicializirajte razred PCA tako, da konstruktorju posredujete število komponent.
  2. Pokličite metode fit in nato transformirajte tako, da nabor funkcij prenesete tem metodam. Metoda transformacije vrne določeno število glavnih komponent.

Vedite tudi, kaj je PCA Python? Analiza glavne komponente z Python . Analiza glavne komponente je v bistvu statistični postopek za pretvorbo niza opazovanj morebitnih koreliranih spremenljivk v niz vrednosti linearno nekoreliranih spremenljivk.

Poleg tega se SKLearn PCA normalizira?

Vaš normalizacija postavi vaše podatke v nov prostor, ki ga vidi PCA in njegova transformacija v bistvu pričakuje, da bodo podatki v istem prostoru. Predloženi merilnik bo nato svojo transformacijo vedno uporabil za podatke, preden gre v PCA predmet. Kot poudarja @larsmans, boste morda želeli uporabiti sklearn.

Za kaj se uporablja PCA?

Analiza glavne komponente ( PCA ) je tehnika navajen poudarite variabilnost in izpostavite močne vzorce v naboru podatkov. Pogosto je navajen omogoča enostavno raziskovanje in vizualizacijo podatkov.

Priporočena: