מה זה PCA Sklearn?

2024 מְחַבֵּר: Miles Stephen | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:36

PCA באמצעות פִּיתוֹן ( sikit-lear ) דרך נפוצה יותר להאיץ אלגוריתם למידת מכונה היא באמצעות ניתוח רכיבים ראשיים ( PCA ). אם אלגוריתם הלמידה שלך איטי מדי מכיוון שממד הקלט גבוה מדי, אז השתמש PCA להאיץ אותו יכולה להיות בחירה סבירה.

אנשים גם שואלים, איך משתמשים ב-PCA ב-SKLearn?

ביצוע PCA באמצעות Scikit-Learn הוא תהליך בן שני שלבים:

1. אתחול מחלקת PCA על ידי העברת מספר הרכיבים לבנאי.
2. קרא את ההתאמה ולאחר מכן הפוך את השיטות על ידי העברת ערכת התכונות לשיטות אלה. שיטת הטרנספורמציה מחזירה את המספר שצוין של הרכיבים העיקריים.

דע גם, מה זה PCA Python? ניתוח רכיבים ראשיים עם פִּיתוֹן . ניתוח רכיבים עיקריים הוא בעצם הליך סטטיסטי להמרת קבוצת תצפית של משתנים אפשריים בקורלציה לקבוצת ערכים של משתנים ללא מתאם ליניארי.

חוץ מזה, האם SKLearn PCA מנרמל?

שֶׁלְךָ נוֹרמָלִיזָצִיָה ממקם את הנתונים שלך במרחב חדש הנראה על ידי PCA והטרנספורמציה שלו בעצם מצפה שהנתונים יהיו באותו מרחב. ה-scaler המוקדם אז תמיד יחיל את השינוי שלו על הנתונים לפני שהוא עובר ל- PCA לְהִתְנַגֵד. כפי שמציין @larsmans, אולי תרצה להשתמש למד.

למה משמש PCA?

ניתוח הרכיבים העיקריים ( PCA ) היא טכניקה היה להדגיש וריאציה ולהוציא דפוסים חזקים במערך נתונים. זה לעתים קרובות היה להפוך את הנתונים לקלים לחקירה ולהמחשה.