Talaan ng mga Nilalaman:

Ano ang PCA Sklearn?
Ano ang PCA Sklearn?

Video: Ano ang PCA Sklearn?

Video: Ano ang PCA Sklearn?
Video: Principle Component Analysis (PCA) using sklearn and python 2024, Nobyembre
Anonim

PCA gamit sawa ( scikit-matuto ) Ang isang mas karaniwang paraan ng pagpapabilis ng isang machine learning algorithm ay sa pamamagitan ng paggamit Pagsusuri ng Pangunahing Bahagi ( PCA ). Kung masyadong mabagal ang iyong algorithm sa pag-aaral dahil masyadong mataas ang dimensyon ng input, pagkatapos ay gamitin PCA upang mapabilis ito ay maaaring maging isang makatwirang pagpipilian.

Tanong din ng mga tao, paano mo ginagamit ang PCA sa SKLearn?

Ang pagsasagawa ng PCA gamit ang Scikit-Learn ay isang dalawang hakbang na proseso:

  1. Simulan ang klase ng PCA sa pamamagitan ng pagpasa ng bilang ng mga bahagi sa constructor.
  2. Tawagan ang fit at pagkatapos ay ibahin ang anyo ng mga pamamaraan sa pamamagitan ng pagpasa ng feature set sa mga pamamaraang ito. Ibinabalik ng paraan ng pagbabago ang tinukoy na bilang ng mga pangunahing bahagi.

Alamin din, ano ang PCA Python? Pagsusuri ng Pangunahing Bahagi kasama sawa . Ang Principal Component Analyis ay karaniwang isang istatistikal na pamamaraan upang i-convert ang isang hanay ng obserbasyon ng mga posibleng magkakaugnay na mga variable sa isang hanay ng mga halaga ng mga linearly uncorrelated na mga variable.

At saka, nag-normalize ba ang SKLearn PCA?

Iyong normalisasyon inilalagay ang iyong data sa isang bagong espasyo na nakikita ng PCA at ang pagbabago nito ay karaniwang inaasahan na ang data ay nasa parehong espasyo. Ang prepended scaler ay palaging ilalapat ang pagbabago nito sa data bago ito mapunta sa PCA bagay. Tulad ng itinuturo ni @larsmans, maaaring gusto mong gamitin sklearn.

Ano ang ginagamit ng PCA?

Pagsusuri ng pangunahing bahagi ( PCA ) ay isang pamamaraan dati bigyang-diin ang pagkakaiba-iba at maglabas ng matitinding pattern sa isang dataset. Ito ay madalas dati gawing madaling galugarin at mailarawan ang data.

Inirerekumendang: