Čo je PCA Sklearn?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:40

PCA použitím Python ( scikit-učiť sa ) Bežnejším spôsobom zrýchlenia algoritmu strojového učenia je použitie Analýza hlavných komponentov ( PCA ). Ak je váš algoritmus učenia príliš pomalý, pretože vstupná dimenzia je príliš vysoká, použite PCA zrýchliť to môže byť rozumná voľba.

Ľudia sa tiež pýtajú, ako používate PCA v SKLearn?

Vykonanie PCA pomocou Scikit-Learn je dvojkrokový proces:

1. Inicializujte triedu PCA odovzdaním počtu komponentov konštruktorovi.
2. Zavolajte metódy fit a potom transformujte odovzdaním sady funkcií týmto metódam. Transformačná metóda vráti zadaný počet hlavných komponentov.

Tiež viete, čo je PCA Python? Analýza hlavných komponentov s Python . Analýza hlavných komponentov je v podstate štatistický postup na konverziu súboru pozorovaní prípadne korelovaných premenných na súbor hodnôt lineárne nekorelovaných premenných.

Okrem toho, normalizuje sa SKLearn PCA?

Váš normalizácie umiestni vaše údaje do nového priestoru, ktorý vidí PCA a jeho transformácia v podstate očakáva, že údaje budú v rovnakom priestore. Predpripojený scaler potom vždy použije svoju transformáciu na údaje predtým, ako prejde do PCA objekt. Ako zdôrazňuje @larsmans, možno budete chcieť použiť sklearn.

Na čo sa PCA používa?

Analýza hlavných komponentov ( PCA ) je technika zvyknutý zdôrazniť variácie a zvýrazniť silné vzory v súbore údajov. je to často zvyknutý zjednodušiť preskúmanie a vizualizáciu údajov.