Motivazione e Analogia della Riduzione delle Dimensioni
Immagina di cercare di orientarti in una città utilizzando una mappa con troppi dettagli superflui. La riduzione della dimensionalità aiuta a semplificare i dati, rendendoli più facili da analizzare e visualizzare. Nell'apprendimento automatico, ridurre le dimensioni può velocizzare i calcoli e aiutare i modelli a generalizzare meglio.
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()
Analogia: pensa alla riduzione della dimensionalità come al riordino della tua area di lavoro: eliminare ciò che non serve per potersi concentrare su ciò che è importante. Così come liberarsi del disordine superfluo aiuta a lavorare in modo più efficiente, ridurre le caratteristiche irrilevanti nei dati permette di analizzare e visualizzare più facilmente le informazioni più significative.
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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()
Analogia: pensa alla riduzione della dimensionalità come al riordino della tua area di lavoro: eliminare ciò che non serve per potersi concentrare su ciò che è importante. Così come liberarsi del disordine superfluo aiuta a lavorare in modo più efficiente, ridurre le caratteristiche irrilevanti nei dati permette di analizzare e visualizzare più facilmente le informazioni più significative.
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