PCA Sklearn nedir?

2024 Yazar: Miles Stephen | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:41

PCA kullanarak piton ( scikit-öğren ) Bir makine öğrenimi algoritmasını hızlandırmanın daha yaygın bir yolu, Temel bileşenler Analizi ( PCA ). Giriş boyutu çok yüksek olduğu için öğrenme algoritmanız çok yavaşsa, PCA hızlandırmak makul bir seçim olabilir.

İnsanlar ayrıca, SKLearn'de bir PCA'yı nasıl kullanıyorsunuz diye soruyor.

Scikit-Learn kullanarak PCA gerçekleştirmek iki adımlı bir işlemdir:

1. Bileşen sayısını yapıcıya ileterek PCA sınıfını başlatın.
2. Uygunluğu çağırın ve ardından özellik kümesini bu yöntemlere geçirerek yöntemleri dönüştürün. transform yöntemi, belirtilen sayıda ana bileşen döndürür.

Ayrıca bilin, PCA Python nedir? Temel bileşenler Analizi ile birlikte piton . Temel Bileşen Analizi, temel olarak, muhtemelen ilişkili değişkenlerin bir dizi gözlemini, doğrusal olarak ilişkisiz değişkenlerin bir dizi değerine dönüştürmek için istatistiksel bir prosedürdür.

Ayrıca, SKLearn PCA normalleşiyor mu?

Sizin normalleştirme tarafından görülen yeni bir alana verilerinizi yerleştirir. PCA ve dönüşümü temel olarak verilerin aynı alanda olmasını bekler. Başa eklenen ölçekleyici, daha sonra, dönüşümünü her zaman, veriye gitmeden önce verilere uygular. PCA nesne. @larsmans'ın belirttiği gibi, kullanmak isteyebilirsiniz sklearn.

PCA ne için kullanılır?

Temel bileşenler Analizi ( PCA ) bir tekniktir eskiden varyasyonu vurgulayın ve bir veri kümesinde güçlü kalıpları ortaya çıkarın. sık sık eskiden verilerin keşfedilmesini ve görselleştirilmesini kolaylaştırır.