因此,最后的降维率与准确度的比较是在三种模型中进行,这三种模型分别是:决策树,神经网络与朴素贝叶斯。 通过运行优化循环,最佳循环终止意味着低纬度与高准确率取决于七大降维方法与最佳分类模型。最后的最佳模型的性能通过采用所有特征进行训练模型的基准准确度与 ROC 曲线下的面积来进行比较。下面是对所有比较结果的对比...
接下来我们使用SmartNoteBook来示例python的数据降维方法,数据集是kaggle上红酒(red wine) 的数据集:https://www.kaggle.com/datasets/piyushgoyal443/red-wine-dataset。数据集字段说明如下: fixed.acidity: fixed acidity (tartaric acid - g / dm^3) 固定酸度/酒石酸 volatile.acidity: volatile acidity (acetic...
嵌入法:精确度模型本身,是过滤法的进阶版。 sklearn.feature_selection.SelectFromModel(sklearn.ensemble.RandomForestClassifier,threshold=0.01).fit_transfrom(X,y) 包装法: sklearn.feature_selection.RFE(sklearn.SVM.SVC,k).fit_transfrom(X,y) 04 基于特征转换的降维 按照一定的数学变换方法,把给定的一组...
降维技术一览 数据维度的降低方法主要有两种: 仅保留原始数据集中最相关的变量(特征选择)。 寻找一组较小的新变量,其中每个变量都是输入变量的组合,包含与输入变量基本相同的信息(降维)。 1. 缺失值比率(Missing Value Ratio) 假设你有一个数据集,你第一步会做什么?在构建模型前,对数据进行探索性分析必不可少。
PCA是最常用的线性降维方法之一。它的目标是找到一个低维度的表示,同时尽可能保留原始数据中的方差。PCA通过将数据投影到一个低维空间来降低数据的维度。这个投影是通过找到一个正交矩阵来实现的,该矩阵能够最大化投影数据的方差。PCA可以用于数据压缩、特征提取和可视化等任务。PCA的步骤如下: 标准化数据:将数据标准...
降维法是指通过某种数学变换将高维数据映射到低维空间中的一组新特征,以达到减少特征维度、保留重要信息、降低计算复杂度等目的的方法。在实际应用中,高维数据往往包含大量的冗余信息和噪声,这些信息会影响模型的性能和训练效率。通过降维,我们可以减少冗余特征的数量,提高数据表达的效率,从而更好地进行数据分析和模型训练...
由于三维问题不好想像,选取适当的角度,可用降维法求解。降维的优点是把不易观察的空间物理量的关系在二维图中表示出来,使我们很容易找到各物理量之间的关系,从而正确解决问题。 赛题精讲 例1:如图13—1所示,倾角θ=30°的粗糙斜面上放一物体,物体重为G,静止在斜面上。现用与斜面底边平行的力F=G/2推该物体,...
一、常见的降维方法 1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的(L1正则)。 2. 主成分分析PCA 2.1 PCA推导 2.2 为什么PCA一定是方阵 3. 小波分析 4. 线性判别LDA 5. 拉普拉斯映射 6. 深度学习SparseAutoEncoder 7. LLE局部线性嵌入 一、常见的降维方法 降维方法分为线性核非线性降维,非线性降维又分为基于核...
SVD降维 SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)是对矩阵进行分解,假如待分解的矩阵A是一个m*n矩阵,那么对矩阵A的SVD分解即:A=U∑VT。 其中U是一个m*m的矩阵;Σ是一个m*n的矩阵,Σ除了主对角线上的元素以外其他元素全为0,主对角线上元素称为奇异