PCA Sklearn چیست؟

2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35

PCA استفاده كردن پایتون ( scikit-یادگیری ) یک روش رایج تر برای افزایش سرعت الگوریتم یادگیری ماشین استفاده از آن است تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی ( PCA ). اگر الگوریتم یادگیری شما بسیار کند است زیرا بعد ورودی خیلی زیاد است، از آن استفاده کنید PCA سرعت بخشیدن به آن می تواند انتخاب معقولی باشد.

مردم همچنین می پرسند، چگونه از PCA در SKLearn استفاده می کنید؟

انجام PCA با استفاده از Scikit-Learn یک فرآیند دو مرحله ای است:

1. کلاس PCA را با ارسال تعداد کامپوننت به سازنده راه اندازی کنید.
2. با ارسال ویژگی مجموعه به این متدها، fit را فراخوانی کنید و سپس متدها را تبدیل کنید. متد transform تعداد مشخص شده مولفه های اصلی را برمی گرداند.

همچنین بدانید، PCA Python چیست؟ تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی با پایتون . تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی اساساً یک روش آماری برای تبدیل مجموعه ای از مشاهدات متغیرهای احتمالاً همبسته به مجموعه ای از مقادیر متغیرهای خطی غیر همبسته است.

علاوه بر این، آیا SKLearn PCA عادی می شود؟

شما عادی سازی داده های شما را در فضای جدیدی قرار می دهد که توسط PCA و تبدیل آن اساساً انتظار دارد که داده ها در همان فضا باشند. مقیاس‌کننده پیش‌فرض همیشه تبدیل خود را قبل از رفتن به داده‌ها اعمال می‌کند PCA هدف - شی. همانطور که @larsmans اشاره می کند، ممکن است بخواهید از آن استفاده کنید اسکلره کردن.

PCA برای چه مواردی استفاده می شود؟

تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی ( PCA ) یک تکنیک است استفاده می شود بر تنوع تاکید کنید و الگوهای قوی را در یک مجموعه داده نشان دهید. اغلب است استفاده می شود کاوش و تجسم داده ها را آسان کنید.