Ի՞նչ է PCA Sklearn-ը:

2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37

PCA օգտագործելով Պիթոն ( scikit-սովորել ) Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմը արագացնելու ավելի տարածված եղանակը օգտագործումն է Հիմնական բաղադրիչի վերլուծություն ( PCA ) Եթե ձեր ուսուցման ալգորիթմը չափազանց դանդաղ է, քանի որ մուտքագրման չափը չափազանց բարձր է, ապա օգտագործեք PCA այն արագացնելը կարող է ողջամիտ ընտրություն լինել:

Մարդիկ նաև հարցնում են՝ ինչպե՞ս եք օգտագործում PCA-ն SKLearn-ում:

Scikit-Learn-ի միջոցով PCA-ի իրականացումը երկքայլ գործընթաց է

1. Նախաձեռնեք PCA դասը` փոխանցելով բաղադրիչների քանակը կոնստրուկտորին:
2. Կանչեք համապատասխանությունը և այնուհետև փոխակերպեք մեթոդները` փոխանցելով այս մեթոդներին սահմանված գործառույթը: Փոխակերպման մեթոդը վերադարձնում է հիմնական բաղադրիչների նշված թիվը:

Նաև գիտեք, թե ինչ է PCA Python-ը: Հիմնական բաղադրիչի վերլուծություն հետ Պիթոն . Հիմնական բաղադրիչի վերլուծությունը հիմնականում վիճակագրական ընթացակարգ է՝ հնարավոր փոխկապակցված փոփոխականների դիտարկումների շարքը գծային անկապ փոփոխականների արժեքների մի շարքի վերածելու համար:

Բացի այդ, SKLearn PCA-ն նորմալացվո՞ւմ է:

Ձեր նորմալացում տեղադրում է ձեր տվյալները նոր տարածության մեջ, որը տեսանելի է PCA և դրա փոխակերպումը հիմնականում ակնկալում է, որ տվյալները կլինեն նույն տարածքում: Այնուհետև, կանխորոշված սանդղիչը միշտ կկիրառի իր փոխակերպումը տվյալների վրա՝ նախքան այն գնալը PCA օբյեկտ. Ինչպես նշում է @larsmans-ը, դուք կարող եք օգտագործել սքլե սովորել.

Ինչի համար է օգտագործվում PCA-ն:

Հիմնական բաղադրիչի վերլուծություն ( PCA ) տեխնիկա է սովոր է ընդգծեք տատանումները և դուրս բերեք տվյալների բազայի ուժեղ օրինաչափություններ: Դա հաճախ է սովոր է հեշտացնել տվյալները ուսումնասիրելու և պատկերացնելու համար: