Mikä on PCA Sklearn?

2024 Kirjoittaja: Miles Stephen | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:35

PCA käyttämällä Python ( scikit-learn ) Yleisempi tapa nopeuttaa koneoppimisalgoritmia on käyttää Pääkomponenttianalyysi ( PCA ). Jos oppimisalgoritmi on liian hidas, koska syöttöulottuvuus on liian korkea, käytä PCA sen nopeuttaminen voi olla järkevä valinta.

Ihmiset kysyvät myös, kuinka käytät PCA:ta SKLearnissa?

PCA:n suorittaminen Scikit-Learnin avulla on kaksivaiheinen prosessi:

1. Alusta PCA-luokka välittämällä komponenttien lukumäärä rakentajalle.
2. Kutsu sovitus ja muunna sitten menetelmiä välittämällä ominaisuusjoukko näille menetelmille. Muunnosmenetelmä palauttaa määritetyn määrän pääkomponentteja.

Tiedä myös, mikä on PCA Python? Pääkomponenttianalyysi kanssa Python . Pääkomponenttianalyysi on pohjimmiltaan tilastollinen menetelmä, jolla muunnetaan mahdollisesti korreloituneiden muuttujien havaintosarja lineaarisesti korreloimattomien muuttujien arvoiksi.

Lisäksi normalisoituuko SKLearn PCA?

Sinun normalisointi sijoittaa tietosi uuteen tilaan, jonka näkee PCA ja sen muunnos periaatteessa odottaa tietojen olevan samassa tilassa. Alkuun liitetty skaalaus käyttää aina muunnoksensa dataan ennen kuin se siirtyy tiedostoon PCA esine. Kuten @larsmans huomauttaa, saatat haluta käyttää sklearn.

Mihin PCA:ta käytetään?

Pääkomponenttianalyysi ( PCA ) on tekniikka tottunut korostaa vaihtelua ja tuoda esiin vahvoja kuvioita tietojoukossa. Se on usein tottunut tehdä datasta helppo tutkia ja visualisoida.