Sadržaj:

Što je PCA Sklearn?
Što je PCA Sklearn?

Video: Što je PCA Sklearn?

Video: Što je PCA Sklearn?
Video: StatQuest: PCA main ideas in only 5 minutes!!! 2024, Studeni
Anonim

PCA korištenjem Piton ( scikit-učiti ) Češći način ubrzavanja algoritma strojnog učenja je korištenje Analiza glavnih komponenti ( PCA ). Ako je vaš algoritam učenja presporo jer je ulazna dimenzija previsoka, tada koristite PCA da se to ubrza može biti razuman izbor.

Ljudi također pitaju, kako se koristi PCA u SKLearnu?

Izvođenje PCA pomoću Scikit-Learn je proces u dva koraka:

  1. Inicijalizirajte PCA klasu prosljeđivanjem broja komponenti konstruktoru.
  2. Pozovite metode uklapanja, a zatim transformirajte prosljeđivanjem skupa značajki tim metodama. Metoda transformacije vraća navedeni broj glavnih komponenti.

Također znajte, što je PCA Python? Analiza glavnih komponenti s Piton . Analiza glavnih komponenti je u osnovi statistički postupak za pretvaranje skupa opažanja eventualno koreliranih varijabli u skup vrijednosti linearno nekoreliranih varijabli.

Osim toga, normalizira li se SKLearn PCA?

Vaš normalizacija smješta vaše podatke u novi prostor koji vidi PCA a njegova transformacija u osnovi očekuje da podaci budu u istom prostoru. Dodatni skaler će tada uvijek primijeniti svoju transformaciju na podatke prije nego što ode u PCA objekt. Kao što @larsmans ističe, možda biste željeli koristiti sklearn.

Za što se koristi PCA?

Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je tehnika naviknut naglasiti varijacije i istaknuti snažne obrasce u skupu podataka. Često je naviknut učiniti podatke lakim za istraživanje i vizualizaciju.

Preporučeni: