Motivation et Analogie de la Réduction de Dimensions
Imaginez que vous essayez de vous orienter dans une ville avec une carte contenant trop de détails inutiles. La réduction de dimensionnalité permet de simplifier les données, facilitant ainsi leur analyse et leur visualisation. En apprentissage automatique, la réduction des dimensions peut accélérer les calculs et aider les modèles à mieux généraliser.
123456789101112131415161718192021222324import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create a simple dataset with three columns data = pd.DataFrame({ "Height": [150, 160, 170, 180, 190], "Weight": [50, 60, 70, 80, 90], "Age": [20, 25, 30, 35, 40] }) # Scatter plot using all three features (by color-coding Age) plt.scatter(data["Height"], data["Weight"], c=data["Age"], cmap="viridis") plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot with Age as Color") plt.colorbar(label="Age") plt.show() # Now reduce to just Height and Weight plt.scatter(data["Height"], data["Weight"]) plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot (Reduced: Height vs Weight)") plt.show()
Analogie : considérez la réduction de dimensionnalité comme le désencombrement de votre espace de travail – retirer les éléments inutiles pour pouvoir se concentrer sur l'essentiel. De la même manière que le fait d'éliminer le désordre superflu permet de travailler plus efficacement, réduire les caractéristiques non pertinentes dans vos données permet d'analyser et de visualiser plus facilement les informations les plus significatives.
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Why is dimensionality reduction important in machine learning?
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123456789101112131415161718192021222324import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create a simple dataset with three columns data = pd.DataFrame({ "Height": [150, 160, 170, 180, 190], "Weight": [50, 60, 70, 80, 90], "Age": [20, 25, 30, 35, 40] }) # Scatter plot using all three features (by color-coding Age) plt.scatter(data["Height"], data["Weight"], c=data["Age"], cmap="viridis") plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot with Age as Color") plt.colorbar(label="Age") plt.show() # Now reduce to just Height and Weight plt.scatter(data["Height"], data["Weight"]) plt.xlabel("Height") plt.ylabel("Weight") plt.title("Scatter Plot (Reduced: Height vs Weight)") plt.show()
Analogie : considérez la réduction de dimensionnalité comme le désencombrement de votre espace de travail – retirer les éléments inutiles pour pouvoir se concentrer sur l'essentiel. De la même manière que le fait d'éliminer le désordre superflu permet de travailler plus efficacement, réduire les caractéristiques non pertinentes dans vos données permet d'analyser et de visualiser plus facilement les informations les plus significatives.
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