Mundarija:

PCA Sklearn nima?
PCA Sklearn nima?

Video: PCA Sklearn nima?

Video: PCA Sklearn nima?
Video: #25. Метод главных компонент (Principal Component Analysis) | Машинное обучение 2024, Noyabr
Anonim

PCA foydalanish Python ( o'rganing ) Mashinani o'rganish algoritmini tezlashtirishning keng tarqalgan usuli - bu foydalanish Asosiy komponentlar tahlili ( PCA ). Agar o'rganish algoritmingiz juda sekin bo'lsa, chunki kirish o'lchami juda yuqori bo'lsa, undan foydalaning PCA uni tezlashtirish uchun oqilona tanlov bo'lishi mumkin.

Odamlar shuningdek, SKLearn-da PCA-dan qanday foydalanasiz?

Scikit-Learn yordamida PCA ni bajarish ikki bosqichli jarayondir:

  1. Komponentlar sonini konstruktorga o'tkazish orqali PCA sinfini ishga tushiring.
  2. Fitni chaqiring va keyin ushbu usullarga xususiyatlar to'plamini o'tkazish orqali usullarni o'zgartiring. Transformatsiya usuli belgilangan asosiy komponentlar sonini qaytaradi.

Shuningdek, bilingki, PCA Python nima? Asosiy komponentlar tahlili bilan Python . Asosiy komponent tahlili, asosan, korrelyatsiya bo'lishi mumkin bo'lgan o'zgaruvchilarni kuzatish to'plamini chiziqli korrelyatsiya qilinmagan o'zgaruvchilar qiymatlari to'plamiga aylantirish uchun statistik protseduradir.

Bundan tashqari, SKLearn PCA normallashadimi?

Sizning normallashtirish ma'lumotlaringizni ko'radigan yangi bo'shliqqa joylashtiradi PCA va uning o'zgarishi asosan ma'lumotlarning bir xil bo'shliqda bo'lishini kutadi. Oldindan o'rnatilgan o'lchovchi har doim ma'lumotlarga o'tishdan oldin o'z transformatsiyasini qo'llaydi PCA ob'ekt. @larsmans ta'kidlaganidek, siz foydalanishingiz mumkin sklearn.

PCA nima uchun ishlatiladi?

Asosiy komponentlar tahlili ( PCA ) texnikadir odatlangan o'zgaruvchanlikni ta'kidlang va ma'lumotlar to'plamida kuchli naqshlarni keltiring. Tez-tez bo'ladi odatlangan ma'lumotlarni o'rganish va vizualizatsiya qilishni osonlashtiring.

Tavsiya: