INHOUDSOPGAWE:

Wat is PCA Sklearn?
Wat is PCA Sklearn?

Video: Wat is PCA Sklearn?

Video: Wat is PCA Sklearn?
Video: Principle Component Analysis (PCA) using sklearn and python 2024, November
Anonim

PCA gebruik Python ( scikit-leer ) 'n Meer algemene manier om 'n masjienleeralgoritme te bespoedig, is deur gebruik te maak Hoofkomponent Analise ( PCA ). As jou leeralgoritme te stadig is omdat die invoerdimensie te hoog is, gebruik dan PCA om dit te bespoedig, kan 'n redelike keuse wees.

Mense vra ook, hoe gebruik jy 'n PCA in SKLearn?

Die uitvoering van PCA met behulp van Scikit-Learn is 'n twee-stap proses:

  1. Inisialiseer die PCA-klas deur die aantal komponente aan die konstruktor oor te dra.
  2. Roep die pas en transformeer dan metodes deur die kenmerkstel na hierdie metodes oor te dra. Die transformasiemetode gee die gespesifiseerde aantal hoofkomponente terug.

Weet ook, wat is PCA Python? Hoofkomponent Analise met Python . Hoofkomponentontleding is basies 'n statistiese prosedure om 'n stel waarneming van moontlik gekorreleerde veranderlikes om te skakel na 'n stel waardes van lineêr ongekorreleerde veranderlikes.

Boonop, normaliseer SKLearn PCA?

Jou normalisering plaas jou data in 'n nuwe spasie wat deur die PCA en die transformasie daarvan verwag basies dat die data in dieselfde ruimte moet wees. Die voorgeskrewe skaaler sal dan altyd sy transformasie op die data toepas voordat dit na die PCA voorwerp. Soos @larsmans uitwys, wil jy dalk gebruik leer.

Waarvoor word PCA gebruik?

Hoofkomponent analise ( PCA ) is 'n tegniek gewoond aan beklemtoon variasie en bring sterk patrone in 'n datastel na vore. Dit is dikwels gewoond aan maak data maklik om te verken en te visualiseer.

Aanbeveel: