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Cos'è PCA Sklearn?
Cos'è PCA Sklearn?

Video: Cos'è PCA Sklearn?

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Video: StatQuest: PCA main ideas in only 5 minutes!!! 2024, Maggio
Anonim

PCA usando Pitone ( scikit-impara ) Un modo più comune per velocizzare un algoritmo di apprendimento automatico consiste nell'usare Analisi del componente principale ( PCA ). Se il tuo algoritmo di apprendimento è troppo lento perché la dimensione di input è troppo alta, usa PCA accelerare può essere una scelta ragionevole.

Le persone chiedono anche, come si usa un PCA in SKMar?

L'esecuzione della PCA utilizzando Scikit-Learn è un processo in due fasi:

  1. Inizializzare la classe PCA passando il numero di componenti al costruttore.
  2. Chiamare i metodi di adattamento e quindi trasformare passando il set di funzionalità a questi metodi. Il metodo transform restituisce il numero specificato di componenti principali.

Sapete anche, cos'è PCA Python? Analisi del componente principale insieme a Pitone . Principal Component Analyis è fondamentalmente una procedura statistica per convertire un insieme di osservazioni di variabili possibilmente correlate in un insieme di valori di variabili linearmente non correlate.

Inoltre, SKLearn PCA si normalizza?

Tuo normalizzazione posiziona i tuoi dati in un nuovo spazio che è visto dal PCA e la sua trasformazione si aspetta fondamentalmente che i dati si trovino nello stesso spazio. Lo scaler anteposto applicherà quindi sempre la sua trasformazione ai dati prima di passare al PCA oggetto. Come sottolinea @larsmans, potresti voler usare sklearn.

A cosa serve la PCA?

Analisi del componente principale ( PCA ) è una tecnica abituato a enfatizzare la variazione e far emergere modelli forti in un set di dati. è spesso abituato a rendere i dati facili da esplorare e visualizzare.

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