Tartalomjegyzék:
Videó: Mi az a PCA Sklearn?
2024 Szerző: Miles Stephen | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:37
PCA segítségével Piton ( scikit-learn ) A gépi tanulási algoritmusok felgyorsításának gyakoribb módja a használata Főkomponens analízis ( PCA ). Ha a tanulási algoritmusa túl lassú, mert a bemeneti dimenzió túl magas, akkor használja PCA felgyorsítani ésszerű választás lehet.
Az emberek azt is kérdezik, hogyan használsz PCA-t az SKLearn-ben?
A PCA végrehajtása a Scikit-Learn segítségével kétlépéses folyamat:
- Inicializálja a PCA osztályt az összetevők számának a konstruktornak való átadásával.
- Hívja meg az illeszkedést, majd alakítsa át a metódusokat úgy, hogy átadja a jellemzőkészletet ezeknek a metódusoknak. A transzformációs metódus a megadott számú főkomponenst adja vissza.
Tudja azt is, mi az a PCA Python? Főkomponens analízis val vel Piton . A főkomponens-elemzés alapvetően egy statisztikai eljárás, amely az esetlegesen korrelált változók megfigyelésének halmazát lineárisan nem korrelált változók értékhalmazává alakítja.
Emellett az SKLearn PCA normalizálódik?
A ti normalizálás az adatait egy új helyre helyezi, amelyet a PCA transzformációja pedig alapvetően azt várja, hogy az adatok ugyanabban a térben legyenek. Az elé fűzött skálázó ezután mindig alkalmazza a transzformációját az adatokra, mielőtt a fájlba kerülne PCA tárgy. Ahogy @larsmans rámutat, érdemes lehet használni sklearn.
Mire használható a PCA?
Főkomponens analízis ( PCA ) egy technika szokott kiemeli a változatosságot, és kiemeli az erős mintákat egy adatkészletben. Ez gyakran szokott megkönnyíti az adatok felfedezését és megjelenítését.
Ajánlott:
Mi a Sklearn metrika a Pythonban?
A sklearn. A metrika modul számos veszteség-, pontszám- és hasznossági függvényt valósít meg az osztályozási teljesítmény mérésére. Egyes mérőszámokhoz szükség lehet a pozitív osztály valószínűségi becslésére, a megbízhatósági értékekre vagy a bináris döntési értékekre
Mi az a PCA kód?
A főkomponens-elemzés (PCA) egy statisztikai eljárás, amely ortogonális transzformációt használ, hogy a megfigyeléseket esetlegesen korrelált változókból lineárisan nem korrelált változók értékeivé alakítsa át, amelyeket főkomponenseknek nevezünk