Taula de continguts:
Vídeo: Què és PCA Sklearn?
2024 Autora: Miles Stephen | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:34
PCA utilitzant Python ( scikit-learn ) Una manera més habitual d'accelerar un algorisme d'aprenentatge automàtic és mitjançant l'ús Anàlisi de components principals ( PCA ). Si el vostre algorisme d'aprenentatge és massa lent perquè la dimensió d'entrada és massa alta, feu servir PCA accelerar-ho pot ser una opció raonable.
La gent també es pregunta com s'utilitza un PCA a SKLearn?
Realitzar PCA amb Scikit-Learn és un procés de dos passos:
- Inicieu la classe PCA passant el nombre de components al constructor.
- Truqueu als mètodes d'ajust i, a continuació, transformeu-los passant el conjunt de característiques a aquests mètodes. El mètode de transformació retorna el nombre especificat de components principals.
Sapigueu també, què és PCA Python? Anàlisi de components principals amb Python . L'anàlisi de components principals és bàsicament un procediment estadístic per convertir un conjunt d'observació de variables possiblement correlacionades en un conjunt de valors de variables no correlacionades linealment.
A més, es normalitza SKLearn PCA?
El teu normalització col·loca les teves dades en un espai nou que és vist pel PCA i la seva transformació bàsicament espera que les dades estiguin al mateix espai. Aleshores, l'escalador adjunt sempre aplicarà la seva transformació a les dades abans d'anar a PCA objecte. Com assenyala @larsmans, potser voldreu utilitzar-lo sklearn.
Per a què serveix la PCA?
Anàlisi de components principals ( PCA ) és una tècnica acostumat emfatitzar la variació i destacar patrons forts en un conjunt de dades. És sovint acostumat fer que les dades siguin fàcils d'explorar i visualitzar.
Recomanat:
Què són les mètriques de Sklearn a Python?
El sklearn. El mòdul de mètriques implementa diverses funcions de pèrdua, puntuació i utilitat per mesurar el rendiment de la classificació. Algunes mètriques poden requerir estimacions de probabilitat de la classe positiva, valors de confiança o valors de decisions binaris
Què és més gran que una galàxia però més petit que un univers?
La Via Làctia és gran, però algunes galàxies, com la nostra veïna de la galàxia d'Andròmeda, són molt més grans. L'univers són totes les galàxies: milers de milions d'elles! El nostre Sol és una estrella entre els milers de milions de la Via Làctia. La nostra Via Làctia és una entre els milers de milions de galàxies del nostre Univers
Per què Finny li diu a Gene que no assisteixi a la reunió sinó que es quedi a estudiar?
Per què pensa Finny que el narrador no ha d'estudiar per obtenir bones notes? Per què Finny diu a Gene que no assisteixi a la reunió, sinó que es quedi a estudiar? Perquè això era el que en Gene estava fent una escena sobre que vol que Gene faci el que vol. El secret de Gene és que vol ser l'adjudicatari
Què vol dir Temple quan diu que crec que el que és bo per al bestiar és bo per als negocis?
Temple vol dir que si les vaques són respectades i tractades bé, seran més fàcils de manejar, cosa que faria que el procés sigui millor per a tots els implicats
Què és un codi PCA?
L'anàlisi de components principals (PCA) és un procediment estadístic que utilitza una transformació ortogonal per convertir un conjunt d'observacions de variables possiblement correlacionades en un conjunt de valors de variables no correlacionades linealment anomenats components principals