在很多应用中,当我们将数据降维并用于训练后,训练出来的模型之后的输出也是降维后的数据,需要还原回原始维度。这时候需要将pca算法进行逆运算: X_old=np.dot(Xnew,pca.components)+pca.mean_ 即将新数据和components_相乘并加上平均值。 使用上文的例子,代码如下: X_old=np.dot(X_new,pca.components_)+pca....
注意1:虽然PCA有降维的效果,也许对避免过拟合有作用,但是最好不要用PCA去作用于过拟合。 注意2:在训练集中找出PCA的主成分,(可以看做为映射mapping),然后应用到测试集和交叉验证集中,而不是对所有数据集使用PCA然后再划分训练集,测试集和交叉验证集。 三,PCA算法流程 下面我们看看具体的算法流程: 输入:n维样本...
SparsePCA和MiniBatchSparsePCA之间的区别则是MiniBatchSparsePCA通过使用一部分样本特征和给定的迭代次数来进行PCA降维,以解决在大样本时特征分解过慢的问题,当然,代价就是PCA降维的精确度可能会降低。使用SparsePCA和MiniBatchSparsePCA需要对L1正则化参数进行调参。 2. sklearn.decomposition.PCA参数介绍 下面我们主要基于...
此外还有SparsePCA和MiniBatchSparsePCA。他们和上面讲到的PCA类的区别主要是使用了L1的正则化,这样可以将很多非主要成分的影响度降为0,这样在PCA降维的时候我们仅仅需要对那些相对比较主要的成分进行PCA降维,避免了一些噪声之类的因素对我们PCA降维的影响。SparsePCA和MiniBatchSparsePCA之间的区别则是MiniBatchSparsePCA通...
降维:通过PCA(主成分分析)减少数据的维度,从而降低数据复杂性。 想要快速实现机器学习任务,Scikit-Learn无疑是你的不二选择。 🛠️ 2. 如何安装 Scikit-Learn 📥 在开发环境中安装 Scikit-Learn 非常简单。通常,我们会使用 Python 的包管理工具 pip 来安装。
chi2: 卡方检验(χ2) 1.6 降维 包:sklearn.decomposition 主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征,确切说这些特征的方差跟整体方差没有多大差距,这样的特征也被称为主成分。这也就意味着,借助这种方...
PCA提取数据集的主成分,这些主成分可以使数据集在统计或机器学习模型中的使用变得更加容易,尤其是在原始数据集中包含太多相关特征和维度时。 6.2 PCA降维 PCA in scikit-learn 像其他数据转换一样,我们可以在scikit-learn中使用转换器对数据集应用PCA,在这里使用的是PCA模块。初始化PCA模块时,可以使用n_components关键...
('rf', RandomForestClassifier(random_state=0))]) # グリッドサーチ用の探索ハイパーパラメータ設定 param_grid = { 'pca__n_components': [2, 3, 4], 'rf__n_estimators' : [2, 10, 100], 'rf__max_depth' : [10, 100, 1000] } grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid ,...
您将学习如何使用Python及其库在主要组件分析(PCA)的帮助下探索数据matplotlib, 并且您将通过规范化预处理数据,并将数据拆分为训练和测试集。 接下来,您将使用众所周知的KMeans算法构建无监督模型,使此模型适合您的数据,预测值并验证您构建的模型。 另外,您还将看到如何使用支持向量机(SVM)构建另一个模型来对数据进...
单个特征和某一类别之间相关性的计算方法有很多。最常用的有卡方检验(χ2)。其他方法还有互信息和信息熵。 chi2: 卡方检验(χ2) 1.6 降维 包:sklearn.decomposition 主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据...