PCA Sklearn гэж юу вэ?

2024 Зохиолч: Miles Stephen | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2023-12-15 23:39

PCA ашиглах Python ( scikit-сур ) Машин сургалтын алгоритмыг хурдасгах илүү түгээмэл арга бол ашиглах явдал юм Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийн шинжилгээ ( PCA ). Оролтын хэмжээ хэт өндөр байгаа тул таны сурах алгоритм хэтэрхий удаан байвал ашиглана уу PCA хурдасгах нь боломжийн сонголт байж болно.

Хүмүүс мөн та SKLearn дээр PCA-г хэрхэн ашигладаг вэ?

Scikit-Learn ашиглан PCA хийх нь хоёр үе шаттай үйл явц юм:

1. Бүтээгчид бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн тоог дамжуулж PCA ангиллыг эхлүүлнэ.
2. Тохируулагчийг дуудаж, дараа нь эдгээр аргууд руу функцийн багцыг дамжуулж аргуудыг хувиргана уу. Трансформацийн арга нь заасан тооны үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг буцаана.

Мөн PCA Python гэж юу болохыг мэдэх үү? Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийн шинжилгээ хамт Python . Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийн шинжилгээ нь үндсэндээ хамааралтай байж болох хувьсагчдын ажиглалтын багцыг шугаман хамааралгүй хувьсагчдын багц болгон хувиргах статистикийн процедур юм.

Үүнээс гадна SKLearn PCA хэвийн болж байна уу?

Таны хэвийн болгох таны өгөгдлийг хардаг шинэ орон зайд байрлуулна PCA мөн түүний хувиргалт нь үндсэндээ өгөгдлийг нэг орон зайд байлгахыг хүлээдэг. Дараа нь урьдчилж тохируулсан масштаблагч нь өгөгдөл рүү шилжихээсээ өмнө хувиргалтыг үргэлж хэрэглэнэ PCA обьект. @larsmans-ын тэмдэглэснээр та ашиглахыг хүсч болно склерн.

PCA-г юунд ашигладаг вэ?

Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийн шинжилгээ ( PCA ) нь техник юм дэг байсан өгөгдлийн багц дахь өөрчлөлтийг онцолж, хүчтэй хэв маягийг гаргаж ирдэг. Ихэнхдээ байдаг дэг байсан өгөгдлийг судлах, дүрслэн харуулахад хялбар болгох.