ما هو برنامج PCA Sklearn؟

2024 مؤلف: Miles Stephen | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:33

PCA استخدام بايثون ( scikit- تعلم ) الطريقة الأكثر شيوعًا لتسريع خوارزمية التعلم الآلي هي استخدام تحليل المكون الرئيسي ( PCA ). إذا كانت خوارزمية التعلم الخاصة بك بطيئة جدًا لأن بُعد الإدخال مرتفع جدًا ، فاستخدم PCA يمكن أن يكون تسريعها خيارًا معقولًا.

يسأل الناس أيضًا ، كيف تستخدم PCA في SKLearn؟

إجراء PCA باستخدام Scikit-Learn هو عملية من خطوتين:

1. قم بتهيئة فئة PCA بتمرير عدد المكونات إلى المُنشئ.
2. استدعاء الملائمة ثم تحويل الأساليب عن طريق تمرير مجموعة الميزات إلى هذه الأساليب. تقوم طريقة التحويل بإرجاع العدد المحدد من المكونات الأساسية.

تعرف أيضًا ، ما هو PCA Python؟ تحليل المكون الرئيسي مع بايثون . تحليل المكون الرئيسي هو في الأساس إجراء إحصائي لتحويل مجموعة من الملاحظات المتعلقة بالمتغيرات المرتبطة إلى مجموعة من قيم المتغيرات غير المرتبطة خطيًا.

الى جانب ذلك ، هل تطبيع SKLearn PCA؟

لك تطبيع يضع بياناتك في مساحة جديدة يراها PCA ويتوقع التحويل بشكل أساسي أن تكون البيانات في نفس المساحة. عندئذٍ ، يطبق قشارة التحجيم المسبق تحوله دائمًا على البيانات قبل أن ينتقل إلى ملف PCA موضوع. كما يشيرlarsmans ، قد ترغب في استخدام sklearn.

ما هو PCA المستخدم؟

تحليل المكون الرئيسي ( PCA ) هي تقنية اعتدت ان التأكيد على التباين وإبراز الأنماط القوية في مجموعة البيانات. غالبًا اعتدت ان تسهيل استكشاف البيانات وتصورها.