რა არის PCA Sklearn?

2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37

PCA გამოყენებით პითონი ( scikit-სწავლა ) მანქანური სწავლების ალგორითმის დაჩქარების უფრო გავრცელებული გზაა გამოყენება ძირითადი კომპონენტის ანალიზი ( PCA ). თუ თქვენი სწავლის ალგორითმი ძალიან ნელია, რადგან შეყვანის განზომილება ძალიან მაღალია, გამოიყენეთ PCA მისი დაჩქარება შეიძლება იყოს გონივრული არჩევანი.

ხალხი ასევე იკითხავს, როგორ იყენებთ PCA-ს SKLearn-ში?

PCA-ს შესრულება Scikit-Learn-ის გამოყენებით ორეტაპიანი პროცესია:

1. PCA კლასის ინიციალიზაცია კომპონენტების რაოდენობის კონსტრუქტორზე გადაცემით.
2. გამოიძახეთ fit და შემდეგ გადააკეთეთ მეთოდები ამ მეთოდებზე კომპლექტის ფუნქციების გადაცემით. ტრანსფორმაციის მეთოდი აბრუნებს ძირითადი კომპონენტების მითითებულ რაოდენობას.

ასევე იცით, რა არის PCA Python? ძირითადი კომპონენტის ანალიზი თან პითონი . ძირითადი კომპონენტის ანალიზი ძირითადად არის სტატისტიკური პროცედურა შესაძლო კორელაციური ცვლადების დაკვირვების ერთობლიობის გადასაყვანად წრფივი არაკორელირებული ცვლადების მნიშვნელობების სიმრავლედ.

გარდა ამისა, ნორმალიზდება თუ არა SKLearn PCA?

შენი ნორმალიზაცია ათავსებს თქვენს მონაცემებს ახალ სივრცეში, რომელსაც ხედავს PCA და მისი ტრანსფორმაცია ძირითადად მოელის, რომ მონაცემები იმავე სივრცეში იქნება. წინასწარ დაყენებული სკალერი ყოველთვის გამოიყენებს მის ტრანსფორმაციას მონაცემებზე, სანამ ის გადადის PCA ობიექტი. როგორც @larsmans აღნიშნავს, შეგიძლიათ გამოიყენოთ იწვის.

რისთვის გამოიყენება PCA?

ძირითადი კომპონენტის ანალიზი ( PCA ) არის ტექნიკა ხოლმე ხაზს უსვამს ცვალებადობას და აჩვენე ძლიერი შაბლონები მონაცემთა ბაზაში. ხშირია ხოლმე გაუადვილეთ მონაცემების შესწავლა და ვიზუალიზაცია.