PCA Sklearn дегеніміз не?

2024 Автор: Miles Stephen | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:38

PCA қолдану Python ( scikit-learn ) Машиналық оқыту алгоритмін жылдамдатудың кең тараған әдісі пайдалану болып табылады Негізгі құрамдас талдау ( PCA ). Енгізу өлшемі тым жоғары болғандықтан оқу алгоритмі тым баяу болса, оны пайдаланыңыз PCA оны жылдамдату орынды таңдау болуы мүмкін.

Адамдар сонымен қатар SKLearn жүйесінде PCA-ны қалай пайдаланасыз деп сұрайды.

Scikit-Learn көмегімен PCA орындау екі қадамды процесс:

1. Компоненттер санын конструкторға беру арқылы PCA класын инициализациялаңыз.
2. Сәйкестікті шақырыңыз, содан кейін мүмкіндіктер жиынын осы әдістерге беру арқылы әдістерді түрлендіріңіз. Трансформация әдісі негізгі құрамдастардың көрсетілген санын қайтарады.

Сондай-ақ, PCA Python дегеніміз не екенін біліңіз? Негізгі құрамдас талдау бірге Python . Негізгі құрамдастардың талдауы негізінен корреляциялануы мүмкін айнымалыларды бақылау жиынын сызықтық корреляциясыз айнымалы мәндер жиынына түрлендіруге арналған статистикалық процедура болып табылады.

Сонымен қатар, SKLearn PCA қалыпқа келе ме?

Сіздің қалыпқа келтіру деректеріңізді көретін жаңа кеңістікке орналастырады PCA және оның түрлендіруі негізінен деректердің бір кеңістікте болуын күтеді. Алдын ала қойылған масштабтауыш әрқашан өз түрлендіруін деректерге өтпес бұрын қолданады PCA объект. @larsmans атап өткендей, пайдаланғыңыз келуі мүмкін склерн.

PCA не үшін қолданылады?

Негізгі құрамдас талдау ( PCA ) техника болып табылады болған вариацияға назар аударыңыз және деректер жинағындағы күшті үлгілерді шығарыңыз. Ол жиі болған деректерді зерттеу мен визуализациялауды жеңілдетіңіз.