Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Приклади реальних проблем | Що таке аналіз головних компонент
Метод Головних Компонент
course content

Зміст курсу

Метод Головних Компонент

Метод Головних Компонент

1. Що таке аналіз головних компонент
2. Основні поняття РСА
3. Побудова моделі
4. Аналіз результатів

book
Приклади реальних проблем

Let's look at a real-life example of the application of the PCA method. Import the libraries with which we will work:

python

Next, we read the train.csv file (from web), which contains data on house sales with the characteristics of houses and their prices:

python

Let's process our data. This process includes dropping many characteristics from the dataset (we will leave only 10 variables - this way it will be easier for us to work with the results obtained so that there are not too many characteristics), as well as data scaling:

python

Let's create a PCA model:

python

Now, to explain the results obtained, we will create a heat map of the factor loading. In the next section, we will learn why we need it.

python

In just a couple of steps, we reduced the dimension of the dataset from 10 characteristics to 3! In the next chapter, we will try to interpret the results of PCA.

Завдання

Swipe to start coding

Read the train.csv dataset (from web) and create a PCA model for it. There should be 4 main components.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4
toggle bottom row

book
Приклади реальних проблем

Let's look at a real-life example of the application of the PCA method. Import the libraries with which we will work:

python

Next, we read the train.csv file (from web), which contains data on house sales with the characteristics of houses and their prices:

python

Let's process our data. This process includes dropping many characteristics from the dataset (we will leave only 10 variables - this way it will be easier for us to work with the results obtained so that there are not too many characteristics), as well as data scaling:

python

Let's create a PCA model:

python

Now, to explain the results obtained, we will create a heat map of the factor loading. In the next section, we will learn why we need it.

python

In just a couple of steps, we reduced the dimension of the dataset from 10 characteristics to 3! In the next chapter, we will try to interpret the results of PCA.

Завдання

Swipe to start coding

Read the train.csv dataset (from web) and create a PCA model for it. There should be 4 main components.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt