Cuprins:

Ce este PCA Sklearn?
Ce este PCA Sklearn?

Video: Ce este PCA Sklearn?

Video: Ce este PCA Sklearn?
Video: PCA в sklearn 2024, Noiembrie
Anonim

PCA folosind Piton ( scikit-learn ) O modalitate mai comună de a accelera un algoritm de învățare automată este utilizarea Analiza componentelor principale ( PCA ). Dacă algoritmul de învățare este prea lent, deoarece dimensiunea de intrare este prea mare, atunci folosiți PCA să o accelerezi poate fi o alegere rezonabilă.

Oamenii întreabă, de asemenea, cum folosești un PCA în SKLearn?

Efectuarea PCA folosind Scikit-Learn este un proces în doi pași:

  1. Inițializați clasa PCA trecând numărul de componente către constructor.
  2. Apelați metodele de potrivire și apoi transformați prin trecerea setului de caracteristici acestor metode. Metoda transform returnează numărul specificat de componente principale.

De asemenea, știți, ce este PCA Python? Analiza componentelor principale cu Piton . Analiza componentelor principale este practic o procedură statistică pentru a converti un set de observații de variabile eventual corelate într-un set de valori de variabile necorelate liniar.

În plus, SKLearn PCA se normalizează?

Ta normalizare plasează datele dvs. într-un spațiu nou care este văzut de către PCA iar transformarea sa se așteaptă practic ca datele să fie în același spațiu. Scalerul prefixat își va aplica întotdeauna transformarea datelor înainte de a trece la PCA obiect. După cum subliniază @larsmans, poate doriți să utilizați sklearn.

Pentru ce se utilizează PCA?

Analiza componentelor principale ( PCA ) este o tehnică folosit pentru subliniază variația și scoate în evidență modele puternice într-un set de date. Este adesea folosit pentru face datele ușor de explorat și vizualizat.

Recomandat: