Τι είναι το PCA Sklearn;

2024 Συγγραφέας: Miles Stephen | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:35

PCA χρησιμοποιώντας Πύθων ( scikit-μαθαίνω ) Ένας πιο συνηθισμένος τρόπος επιτάχυνσης ενός αλγόριθμου μηχανικής μάθησης είναι η χρήση Ανάλυση Κύριων Στοιχείων ( PCA ). Εάν ο αλγόριθμος εκμάθησής σας είναι πολύ αργός επειδή η διάσταση εισαγωγής είναι πολύ υψηλή, τότε χρησιμοποιήστε PCA η επιτάχυνση μπορεί να είναι μια λογική επιλογή.

Οι άνθρωποι ρωτούν επίσης, πώς χρησιμοποιείτε ένα PCA στο SKLearn;

Η εκτέλεση PCA χρησιμοποιώντας το Scikit-Learn είναι μια διαδικασία δύο βημάτων:

1. Αρχικοποιήστε την κλάση PCA περνώντας τον αριθμό των στοιχείων στον κατασκευαστή.
2. Καλέστε το fit και, στη συνέχεια, μετατρέψτε τις μεθόδους περνώντας το σύνολο χαρακτηριστικών σε αυτές τις μεθόδους. Η μέθοδος μετασχηματισμού επιστρέφει τον καθορισμένο αριθμό των κύριων στοιχείων.

Γνωρίζετε επίσης, τι είναι το PCA Python; Ανάλυση Κύριων Στοιχείων με Πύθων . Το Principal Component Analyis είναι βασικά μια στατιστική διαδικασία για τη μετατροπή ενός συνόλου παρατήρησης πιθανών συσχετισμένων μεταβλητών σε ένα σύνολο τιμών γραμμικά ασύνδετων μεταβλητών.

Εξάλλου, κανονικοποιείται το SKLearn PCA;

Τα δικα σου ομαλοποίηση τοποθετεί τα δεδομένα σας σε ένα νέο χώρο που φαίνεται από το PCA και ο μετασχηματισμός του βασικά αναμένει τα δεδομένα να βρίσκονται στον ίδιο χώρο. Ο προαναφερόμενος κλιμακωτής θα εφαρμόζει πάντα τον μετασχηματισμό του στα δεδομένα πριν μεταβεί στο PCA αντικείμενο. Όπως επισημαίνει ο @larsmans, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε sklearn.

Σε τι χρησιμοποιείται το PCA;

Ανάλυση κύριου συστατικού ( PCA ) είναι μια τεχνική συνηθισμένος τονίζουν την παραλλαγή και αναδεικνύουν ισχυρά μοτίβα σε ένα σύνολο δεδομένων. Είναι συχνά συνηθισμένος κάνουν τα δεδομένα εύκολο να εξερευνηθούν και να απεικονιστούν.