Spisu treści:

Co to jest PCA Sklearn?
Co to jest PCA Sklearn?

Wideo: Co to jest PCA Sklearn?

Wideo: Co to jest PCA Sklearn?
Wideo: Implementing PCA using sklearn | Principal Component Analysis | Machine Learning in Hindi 2024, Listopad
Anonim

PCA za pomocą Pyton ( scikit-uczyć się ) Bardziej powszechnym sposobem na przyspieszenie algorytmu uczenia maszynowego jest użycie Analiza głównych składowych ( PCA ). Jeśli twój algorytm uczenia jest zbyt wolny, ponieważ wymiar wejściowy jest zbyt wysoki, użyj PCA przyspieszenie może być rozsądnym wyborem.

Ludzie pytają też, jak używać PCA w SKLearn?

Wykonywanie PCA przy użyciu Scikit-Learn to proces dwuetapowy:

  1. Zainicjuj klasę PCA, przekazując liczbę komponentów do konstruktora.
  2. Wywołaj dopasowanie, a następnie przekształć metody, przekazując zestaw funkcji do tych metod. Metoda transform zwraca określoną liczbę głównych składników.

Wiesz też, co to jest PCA Python? Analiza głównych składowych z Pyton . Analiza głównych składowych jest w zasadzie procedurą statystyczną przekształcającą zbiór obserwacji potencjalnie skorelowanych zmiennych na zbiór wartości liniowo nieskorelowanych zmiennych.

Poza tym, czy SKLearn PCA normalizuje się?

Twój normalizacja umieszcza Twoje dane w nowej przestrzeni, która jest widziana przez PCA a jego transformacja zasadniczo oczekuje, że dane będą znajdować się w tej samej przestrzeni. Dołączony skaler zawsze zastosuje swoją transformację do danych, zanim trafi do PCA obiekt. Jak wskazuje @larsmans, możesz chcieć użyć szorować.

Do czego służy PCA?

Analiza głównych składowych ( PCA ) jest techniką wykorzystywany do podkreśl zmienność i wydobądź silne wzorce w zestawie danych. to często wykorzystywany do ułatwiają przeglądanie i wizualizację danych.

Zalecana: