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Vídeo: O que é PCA Sklearn?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:39
PCA usando Pitão ( scikit-learn ) Uma maneira mais comum de acelerar um algoritmo de aprendizado de máquina é usar Análise do componente principal ( PCA ) Se o seu algoritmo de aprendizagem for muito lento porque a dimensão de entrada é muito alta, use PCA acelerá-lo pode ser uma escolha razoável.
As pessoas também perguntam: como você usa um PCA no SKLearn?
Executar PCA usando Scikit-Learn é um processo de duas etapas:
- Inicialize a classe PCA passando o número de componentes para o construtor.
- Chame os métodos de ajuste e, em seguida, transforme, passando o conjunto de recursos para esses métodos. O método de transformação retorna o número especificado de componentes principais.
Saiba também, o que é PCA Python? Análise do componente principal com Pitão . Análise de componentes principais é basicamente um procedimento estatístico para converter um conjunto de observações de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas.
Além disso, o SKLearn PCA normaliza?
Sua normalização coloca seus dados em um novo espaço que é visto pelo PCA e sua transformação basicamente espera que os dados estejam no mesmo espaço. O scaler prefixado, então, sempre aplicará sua transformação aos dados antes de ir para o PCA objeto. Como @larsmans aponta, você pode querer usar sklearn.
Para que é usado o PCA?
Análise do componente principal ( PCA ) é uma técnica costumava ser enfatize a variação e mostre padrões fortes em um conjunto de dados. É frequente costumava ser tornar os dados fáceis de explorar e visualizar.
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O que é um código PCA?
A análise de componente principal (PCA) é um procedimento estatístico que usa uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas chamadas de componentes principais