সুচিপত্র:

PCA Sklearn কি?
PCA Sklearn কি?

ভিডিও: PCA Sklearn কি?

ভিডিও: PCA Sklearn কি?
ভিডিও: স্কলারন এবং পাইথন ব্যবহার করে প্রিন্সিপল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) 2024, নভেম্বর
Anonim

পিসিএ ব্যবহার পাইথন ( scikit-শিখা ) একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে গতি বাড়ানোর একটি সাধারণ উপায় প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ( পিসিএ ) যদি আপনার শেখার অ্যালগরিদম খুব ধীর হয় কারণ ইনপুট মাত্রা খুব বেশি, তাহলে ব্যবহার করুন পিসিএ এটি গতি বাড়ানো একটি যুক্তিসঙ্গত পছন্দ হতে পারে।

লোকেরা আরও জিজ্ঞাসা করে, আপনি কীভাবে SKLearn এ PCA ব্যবহার করবেন?

Scikit-Learn ব্যবহার করে PCA সম্পাদন করা একটি দ্বি-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া:

  1. কন্সট্রাক্টরকে কম্পোনেন্টের সংখ্যা দিয়ে PCA ক্লাস শুরু করুন।
  2. ফিট কল করুন এবং তারপর এই পদ্ধতিতে বৈশিষ্ট্য সেট পাস করে পদ্ধতিগুলি রূপান্তর করুন৷ রূপান্তর পদ্ধতিটি প্রধান উপাদানগুলির নির্দিষ্ট সংখ্যা প্রদান করে।

আরও জেনে নিন, পিসিএ পাইথন কী? প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ সঙ্গে পাইথন . প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস মূলত একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি যা সম্ভাব্য পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ভেরিয়েবলের পর্যবেক্ষণের সেটকে রৈখিকভাবে অসম্পর্কিত ভেরিয়েবলের মানগুলির একটি সেটে রূপান্তর করা হয়।

এছাড়া, SKLearn PCA কি স্বাভাবিক হয়?

তোমার স্বাভাবিকীকরণ আপনার ডেটা একটি নতুন স্পেসে রাখে যা দ্বারা দেখা যায় পিসিএ এবং এর ট্রান্সফর্ম মূলত ডেটা একই জায়গায় থাকবে বলে আশা করে। প্রিপেন্ডেড স্কেলার সর্বদা ডেটাতে যাওয়ার আগে তার রূপান্তর প্রয়োগ করবে পিসিএ বস্তু @লার্সম্যানস নির্দেশ করে, আপনি ব্যবহার করতে চাইতে পারেন sklearn.

PCA কি জন্য ব্যবহৃত হয়?

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ( পিসিএ ) একটি কৌশল অভ্যস্ত ভিন্নতার উপর জোর দিন এবং একটি ডেটাসেটে শক্তিশালী প্যাটার্ন আনুন। এটা প্রায়ই অভ্যস্ত ডেটা অন্বেষণ এবং কল্পনা করা সহজ করুন।

প্রস্তাবিত: