Satura rādītājs:

Kas ir PCA Sklearn?
Kas ir PCA Sklearn?

Video: Kas ir PCA Sklearn?

Video: Kas ir PCA Sklearn?
Video: StatQuest: PCA main ideas in only 5 minutes!!! 2024, Novembris
Anonim

PCA izmantojot Python ( scikit-mācīties ) Izplatītākais veids, kā paātrināt mašīnmācīšanās algoritmu, ir izmantot Galvenās sastāvdaļas analīze ( PCA ). Ja jūsu mācību algoritms ir pārāk lēns, jo ievades dimensija ir pārāk augsta, izmantojiet PCA to paātrināt var būt saprātīga izvēle.

Cilvēki arī jautā, kā jūs izmantojat PCA programmā SKLearn?

PCA veikšana, izmantojot Scikit-Learn, ir divpakāpju process:

  1. Inicializējiet PCA klasi, nododot komponentu skaitu konstruktoram.
  2. Izsauciet fit un pēc tam pārveidojiet metodes, nododot funkciju kopu šīm metodēm. Transformācijas metode atgriež norādīto galveno komponentu skaitu.

Zināt arī, kas ir PCA Python? Galvenās sastāvdaļas analīze ar Python . Galveno komponentu analīze būtībā ir statistiska procedūra, lai pārveidotu, iespējams, korelētu mainīgo novērojumu kopu par lineāri nekorelētu mainīgo vērtību kopu.

Turklāt vai SKLearn PCA normalizējas?

Jūsu normalizācija ievieto jūsu datus jaunā vietā, ko redz PCA un tā transformācija pamatā paredz, ka dati atrodas tajā pašā telpā. Iepriekš pievienotais mērogotājs vienmēr lietos savu transformāciju datiem, pirms tas pāriet uz PCA objektu. Kā norāda @larsmans, iespējams, vēlēsities izmantot sklearn.

Kam tiek izmantots PCA?

Galvenās sastāvdaļas analīze ( PCA ) ir tehnika pieraduši uzsvērt atšķirības un izcelt spēcīgus modeļus datu kopā. Tas ir bieži pieraduši padariet datus viegli izpētāmus un vizualizējamus.

Ieteicams: