第3关: sklearn中的PCA 1. PCA(主成分分析)是什么? PCA(主成分分析)是一种常用的数据降维技术,它通过正交变换将可能相关的变量转换成一组数值上不相关的变量,称为主成分。这些主成分按照方差的大小排序,最重要的主成分捕捉数据中最大的方差,即第一个主成分具有最大的方差,第二个主成分具有第二大的方差,以此...
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None) 将数据进行处理,实现数据的降维。 n_components: 小数:保留百分之多少的信息 整数:减少到剩余多少个信息 PCA.fit_transform() 输入值为numpy array格式的数据[n_samples,n_features] [样本数,特征数] 返回值为转换之后为指定维数的数组 4)机器学习的算法训练(设计模...
pca = PCA() ''' __init__函数 def __init__(self, n_components=None, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=None): n_components,PCA算法中所要保留的主成分个数n,即保留下来的特征个数n copy,表示是否在运行算法时,将原始训练数据复制一...
2.5. 分解成分中的信号(矩阵分解问题) 2.5.1. 主成分分析(PCA) 2.5.1.1. 准确的PCA和概率解释(Exact PCA and probabilistic interpretation) PCA 用于对一组连续正交分量中的多变量数据集进行方差最大方向的分解。 在 scikit-learn 中, PCA 被实现为一个变换对象, 通过 fit 方法可以降维成 n 个成分, 并且可...
步骤二:再用 PCA 主成分分析进行特征降维(transformer), 步骤三:最后再用 SVC 模型分类(Estimator)。 训练得到的是一个模型,可通过pipe.predict(X)直接用来预测,预测时,数据会从步骤一开始进行转换,避免了模型用来预测的数据还要额外写代码实现。还可通过pipe.score(X,Y)得到这个模型在X训练集上的正确率。
本次给大家介绍10个Sklearn方法,比较小众但非常好用。 1️.FunctionTransformer 虽然Sklearn中有很多内置的预处理操作可以放进pipeline管道,但很多时候并不能满足我们的需求。 如果是比较简单并且通过一个函数可以实现需求的情况,我们可以将函数通过FunctionTransformer进行包装生成可与Sklearn兼容的转换器,然后装进pipeline...
4.1 PCA 主成分分析(principal components analysis,PCA)从统计学、机器学习的角度讲,是一种维度约简方法,将原始数据投影到一个低维空间,且尽量保留原始数据的方差信息。从线性代数、矩阵论的角度讲,是利用一个正交化线性变换,把数据变换到一个新的坐标系统中,最大方差在基的第一坐标方向上,第二大方差在基的第二...
44.特征工程-PCA实例 特征工程-字典特征抽取 特征抽取 在数据进入算法之前,先需要对数据进行一些特征抽取。以下是特征处理中常用到的方法: 字典特征抽取: 字典特征抽取,就是针对一系列字典中的数据进行抽取。示例代码如下: from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...
pca = PCA(n_components=2) clf = LogisticRegression() new_clf = Pipeline([('pca',pca),('clf',clf)]) 上面的封装的估计器,会先用PCA将数据降至两维,在用逻辑回归去拟合。 小结 本期介绍sklearn只做简单介绍,还有一些方面没有涉及,例如特征抽取、降维等等,这些在官方文档中有详细使用方法及参数介绍。
现在我们对sklearn.decomposition.PCA的主要参数做一个介绍：1）n_components：这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目。最常用的做法是直接指定降维到的维度数目，此时n_components是一个大于等于1的整数。当然，我们也可以指定主成分的方差和所占的最小比例阈值，让PCA类自己去根据样本特征方差来决定降维到...