Мазмуну:

PCA Sklearn деген эмне?
PCA Sklearn деген эмне?

Video: PCA Sklearn деген эмне?

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

PCA колдонуу Python ( scikit-learn ) Машина үйрөнүү алгоритмин тездетүүнүн кеңири таралган жолу - бул колдонуу Негизги компоненттердин анализи ( PCA ). Эгерде сиздин окутуу алгоритмиңиз өтө жай болсо, анткени киргизүү өлчөмү өтө жогору болсо, анда колдонуңуз PCA аны тездетүү үчүн акылга сыярлык тандоо болушу мүмкүн.

Адамдар дагы сурашат, сиз SKLearn'де PCA кантип колдоносуз?

Scikit-Learn аркылуу PCA аткаруу эки кадамдуу процесс:

  1. Компоненттердин санын конструкторго өткөрүп берүү менен PCA классын баштаңыз.
  2. Бул ыкмаларга функциялар топтомун өткөрүп, тууралоону чакырып, андан кийин ыкмаларды трансформациялаңыз. Трансформация ыкмасы белгиленген негизги компоненттердин санын кайтарат.

Ошондой эле билесизби, PCA Python деген эмне? Негизги компоненттердин анализи менен Python . Негизги компоненттин анализи, негизинен, мүмкүн болгон корреляцияланган өзгөрмөлөрдүн байкоолорунун жыйындысын сызыктуу корреляцияланбаган өзгөрмөлөрдүн маанилеринин жыйындысына айландыруу үчүн статистикалык процедура.

Мындан тышкары, SKLearn PCA нормалдаштырат?

Сиздин нормалдаштыруу маалыматыңызды көрүүчү жаңы мейкиндикке жайгаштырат PCA жана анын трансформациясы негизинен маалыматтардын бир мейкиндикте болушун күтөт. Алдын ала коюлган шкалачы андан кийин ар дайым өзүнүн трансформациясын дайындарга өтүүдөн мурун колдонот PCA объект. @larsmans белгилегендей, сиз колдонгуңуз келет склерн.

PCA эмне үчүн колдонулат?

Негизги компоненттердин анализи ( PCA ) техника болуп саналат болгон вариацияга басым жасап, маалымат топтомундагы күчтүү үлгүлөрдү чыгарыңыз. Ал көп учурда болгон маалыматтарды изилдөөнү жана визуалдаштырууну жеңилдетүү.

Сунушталууда: