Innholdsfortegnelse:

Hva er PCA Sklearn?
Hva er PCA Sklearn?

Video: Hva er PCA Sklearn?

Video: Hva er PCA Sklearn?
Video: МНОЖЕСТВЕННОЕ ОБУЧЕНИЕ | t-SNE | PCA | УЗНАТЬ ПРАКТИКУ SCIKIT | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С PYTHON 2024, November
Anonim

PCA ved hjelp av Python ( scikit-learn ) En mer vanlig måte å få fart på en maskinlæringsalgoritme er å bruke Hovedkomponentanalyse ( PCA ). Hvis læringsalgoritmen din er for treg fordi inngangsdimensjonen er for høy, bruk PCA å få fart på det kan være et rimelig valg.

Folk spør også, hvordan bruker du en PCA i SKLearn?

Å utføre PCA ved hjelp av Scikit-Learn er en to-trinns prosess:

  1. Initialiser PCA-klassen ved å sende antall komponenter til konstruktøren.
  2. Kall tilpasningen og transformer deretter metodene ved å overføre funksjonssettet til disse metodene. Transformeringsmetoden returnerer det angitte antallet hovedkomponenter.

Vet også, hva er PCA Python? Hovedkomponentanalyse med Python . Hovedkomponentanalyse er i utgangspunktet en statistisk prosedyre for å konvertere et sett med observasjoner av muligens korrelerte variabler til et sett med verdier av lineært ukorrelerte variabler.

Dessuten, normaliserer SKLearn PCA?

Din normalisering plasserer dataene dine i et nytt rom som ses av PCA og transformasjonen forventer i utgangspunktet at dataene er på samme plass. Den innstilte skaleren vil da alltid bruke sin transformasjon på dataene før den går til PCA gjenstand. Som @larsmans påpeker, kan det være lurt å bruke lære.

Hva brukes PCA til?

Hovedkomponentanalyse ( PCA ) er en teknikk pleide å legge vekt på variasjon og få frem sterke mønstre i et datasett. Det er ofte pleide å gjør data enkle å utforske og visualisere.

Anbefalt: