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Vidéo: Qu'est-ce que PCA Sklearn ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
APC à l'aide de Python ( scikit-apprendre ) Un moyen plus courant d'accélérer un algorithme d'apprentissage automatique consiste à utiliser Analyse des composants principaux ( APC ). Si votre algorithme d'apprentissage est trop lent parce que la dimension d'entrée est trop élevée, alors en utilisant APC l'accélérer peut être un choix raisonnable.
Les gens demandent également, comment utilisez-vous un PCA dans SKLearn ?
La réalisation de l'ACP à l'aide de Scikit-Learn est un processus en deux étapes:
- Initialisez la classe PCA en passant le nombre de composants au constructeur.
- Appelez les méthodes fit puis transform en passant l'ensemble de fonctionnalités à ces méthodes. La méthode transform renvoie le nombre spécifié de composants principaux.
Sachez également qu'est-ce que PCA Python ? Analyse des composants principaux avec Python . L'analyse en composantes principales est essentiellement une procédure statistique pour convertir un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées en un ensemble de valeurs de variables non corrélées linéairement.
D'ailleurs, SKLearn PCA se normalise-t-il ?
Ton normalisation place vos données dans un nouvel espace qui est vu par le APC et sa transformation s'attend essentiellement à ce que les données soient dans le même espace. Le scaler pré-ajouté appliquera alors toujours sa transformation aux données avant qu'elles ne passent au APC objet. Comme @larsmans le souligne, vous voudrez peut-être utiliser apprendre.
A quoi sert le PCA ?
Analyse des composants principaux ( APC ) est une technique habitué mettre l'accent sur la variation et faire ressortir des modèles forts dans un ensemble de données. C'est souvent habitué rendre les données faciles à explorer et à visualiser.
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Que veut dire Temple quand elle dit que je crois que ce qui est bon pour le bétail est bon pour les affaires ?
Temple signifie que si les vaches sont respectées et bien traitées, elles seront plus faciles à manipuler, ce qui améliorera le processus pour toutes les personnes impliquées
Qu'est-ce qu'un code PCA ?
L'analyse en composantes principales (ACP) est une procédure statistique qui utilise une transformation orthogonale pour convertir un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées en un ensemble de valeurs de variables non corrélées linéairement appelées composantes principales