Isi kandungan:

Apakah itu PCA Sklearn?
Apakah itu PCA Sklearn?

Video: Apakah itu PCA Sklearn?

Video: Apakah itu PCA Sklearn?
Video: Principal component analysis (PCA) dengan sklearn di Colab Google 2024, November
Anonim

PCA menggunakan Ular sawa ( scikit-belajar ) Cara yang lebih biasa untuk mempercepatkan algoritma pembelajaran mesin adalah dengan menggunakan Analisis Komponen Utama ( PCA ). Jika algoritma pembelajaran anda terlalu perlahan kerana dimensi input terlalu tinggi, maka gunakan PCA untuk mempercepatkannya boleh menjadi pilihan yang munasabah.

Orang ramai juga bertanya, bagaimana anda menggunakan PCA dalam SKLearn?

Melaksanakan PCA menggunakan Scikit-Learn ialah proses dua langkah:

  1. Mulakan kelas PCA dengan menghantar bilangan komponen kepada pembina.
  2. Panggil kesesuaian dan kemudian ubah kaedah dengan menghantar set ciri kepada kaedah ini. Kaedah transformasi mengembalikan bilangan komponen utama yang ditentukan.

Ketahui juga, apakah itu PCA Python? Analisis Komponen Utama dengan Ular sawa . Analisis Komponen Utama pada asasnya adalah prosedur statistik untuk menukar satu set pemerhatian pembolehubah yang mungkin berkorelasi kepada satu set nilai pembolehubah tidak berkorelasi linear.

Selain itu, adakah SKLearn PCA menjadi normal?

awak normalisasi meletakkan data anda dalam ruang baharu yang dilihat oleh PCA dan transformasinya pada asasnya menjangkakan data berada dalam ruang yang sama. Penskala yang diprapendi kemudian akan sentiasa menggunakan transformasinya pada data sebelum ia pergi ke PCA objek. Seperti yang ditunjukkan oleh @larsmans, anda mungkin mahu menggunakannya sklearn.

PCA digunakan untuk apa?

Analisis komponen utama ( PCA ) ialah teknik pernah menekankan variasi dan mengeluarkan corak yang kukuh dalam set data. Selalunya pernah menjadikan data mudah untuk diterokai dan digambarkan.

Disyorkan: