Selezione delle Caratteristiche vs. Estrazione delle Caratteristiche
I dataset ad alta dimensionalità spesso presentano più caratteristiche di quante siano effettivamente necessarie. È possibile ridurre le caratteristiche utilizzando due strategie principali: selezione delle caratteristiche ed estrazione delle caratteristiche.
- Selezione delle caratteristiche significa mantenere solo le caratteristiche originali più importanti, come scegliere i tuoi frutti preferiti da un cesto;
- Estrazione delle caratteristiche crea nuove caratteristiche combinando o trasformando quelle originali, come frullare tutti i frutti in un unico smoothie.
L'Analisi delle Componenti Principali (PCA) è un metodo comune di estrazione delle caratteristiche, che verrà approfondito nei prossimi capitoli.
12345678910111213141516171819202122import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # Example dataset data = { 'height': [150, 160, 170, 180], 'weight': [50, 60, 70, 80], 'age': [20, 25, 30, 35], 'score': [85, 90, 95, 100] } df = pd.DataFrame(data) # Feature selection: pick only 'height' and 'weight' selected_features = df[['height', 'weight']] print("Selected features (feature selection):") print(selected_features) # Feature extraction: combine features using PCA (placeholder, details later) pca = PCA(n_components=2) extracted_features = pca.fit_transform(df) print("\nExtracted features (feature extraction, via PCA):") print(extracted_features)
La PCA è una potente tecnica di estrazione delle caratteristiche che crea nuove caratteristiche (componenti principali) a partire dai dati originali. I dettagli sul funzionamento della PCA saranno trattati nei prossimi capitoli.
Ridurre il numero di caratteristiche può aiutare a individuare schemi che potrebbero essere nascosti in dimensioni superiori. Utilizzando la visualizzazione, è possibile tracciare le caratteristiche selezionate per rivelare cluster o tendenze in modo più chiaro. Ad esempio, rappresentare graficamente solo le caratteristiche più rilevanti con seaborn può mettere in evidenza le relazioni nei dati, rendendo più semplice l'interpretazione e l'analisi.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain more about how PCA works for feature extraction?
What are some other common feature selection methods?
How do I decide whether to use feature selection or feature extraction?
Awesome!
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I dataset ad alta dimensionalità spesso presentano più caratteristiche di quante siano effettivamente necessarie. È possibile ridurre le caratteristiche utilizzando due strategie principali: selezione delle caratteristiche ed estrazione delle caratteristiche.
- Selezione delle caratteristiche significa mantenere solo le caratteristiche originali più importanti, come scegliere i tuoi frutti preferiti da un cesto;
- Estrazione delle caratteristiche crea nuove caratteristiche combinando o trasformando quelle originali, come frullare tutti i frutti in un unico smoothie.
L'Analisi delle Componenti Principali (PCA) è un metodo comune di estrazione delle caratteristiche, che verrà approfondito nei prossimi capitoli.
12345678910111213141516171819202122import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # Example dataset data = { 'height': [150, 160, 170, 180], 'weight': [50, 60, 70, 80], 'age': [20, 25, 30, 35], 'score': [85, 90, 95, 100] } df = pd.DataFrame(data) # Feature selection: pick only 'height' and 'weight' selected_features = df[['height', 'weight']] print("Selected features (feature selection):") print(selected_features) # Feature extraction: combine features using PCA (placeholder, details later) pca = PCA(n_components=2) extracted_features = pca.fit_transform(df) print("\nExtracted features (feature extraction, via PCA):") print(extracted_features)
La PCA è una potente tecnica di estrazione delle caratteristiche che crea nuove caratteristiche (componenti principali) a partire dai dati originali. I dettagli sul funzionamento della PCA saranno trattati nei prossimi capitoli.
Ridurre il numero di caratteristiche può aiutare a individuare schemi che potrebbero essere nascosti in dimensioni superiori. Utilizzando la visualizzazione, è possibile tracciare le caratteristiche selezionate per rivelare cluster o tendenze in modo più chiaro. Ad esempio, rappresentare graficamente solo le caratteristiche più rilevanti con seaborn può mettere in evidenza le relazioni nei dati, rendendo più semplice l'interpretazione e l'analisi.
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