Përmbajtje:

Çfarë është PCA Sklearn?
Çfarë është PCA Sklearn?

Video: Çfarë është PCA Sklearn?

Video: Çfarë është PCA Sklearn?
Video: Partial least squares regression (PLSR) - explained 2024, Nëntor
Anonim

PCA duke përdorur Python ( scikit-mësoj ) Një mënyrë më e zakonshme për të përshpejtuar një algoritëm të mësimit të makinerive është përdorimi Analiza e Komponentit Kryesor ( PCA ). Nëse algoritmi juaj i të mësuarit është shumë i ngadaltë sepse dimensioni i hyrjes është shumë i lartë, atëherë përdorni PCA për ta përshpejtuar mund të jetë një zgjedhje e arsyeshme.

Njerëzit pyesin gjithashtu, si e përdorni një PCA në SKLearn?

Kryerja e PCA duke përdorur Scikit-Learn është një proces me dy hapa:

  1. Inicializoni klasën PCA duke ia kaluar konstruktorit numrin e komponentëve.
  2. Thirrni përshtatjen dhe më pas transformoni metodat duke kaluar grupin e veçorive në këto metoda. Metoda e transformimit kthen numrin e caktuar të komponentëve kryesorë.

Dije gjithashtu, çfarë është PCA Python? Analiza e Komponentit Kryesor me Python . Analiza e Komponentit Kryesor është në thelb një procedurë statistikore për të kthyer një grup vëzhgimesh të variablave të mundshëm të ndërlidhur në një grup vlerash të variablave linearisht të pakorreluar.

Përveç kësaj, a normalizohet SKLearn PCA?

E juaja normalizimi vendos të dhënat tuaja në një hapësirë të re e cila shihet nga PCA dhe transformimi i tij në thelb pret që të dhënat të jenë në të njëjtën hapësirë. Më pas, shkallëzuesi i paravendosur do të zbatojë gjithmonë transformimin e tij në të dhëna përpara se të shkojë në PCA Objekt. Siç thekson @larsmans, mund të dëshironi të përdorni sklearin.

Për çfarë përdoret PCA?

Analiza e komponentit kryesor ( PCA ) është një teknikë e mesuar me theksoni variacionin dhe nxirrni në pah modele të forta në një grup të dhënash. Është shpesh e mesuar me i bëjnë të dhënat të lehta për t'u eksploruar dhe vizualizuar.

Recommended: