Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Scikit-learn для PCA | Побудова моделі
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
Scikit-learn для PCA

We figured out the implementation of the PCA algorithm using the numpy library. Scikit-learn can let us start using this method with just one line of code:

python

PCA is a scikit-learn library class. It contains more than 5 arguments, but we are most interested in only one - n_components. This argument is responsible for the number of main components that we want to get. The only condition is that the number of components must, of course, be equal to or less than the variables in the dataset. The PCA class contains 2 main methods that we will use: fit and transform. The fit() method loads the data into the class, and the transform() method transforms it, and we get the result of the PCA algorithm. If we want to combine these 2 operations, use the fit_transform() method:

python

If we want to get the components that the algorithm has calculated, call the .components_ attribute:

python
Завдання

Swipe to start coding

Import the PCA class from the scikit-learn library and create a PCA model for the iris dataset with 2 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 3. Розділ 1
toggle bottom row

book
Scikit-learn для PCA

We figured out the implementation of the PCA algorithm using the numpy library. Scikit-learn can let us start using this method with just one line of code:

python

PCA is a scikit-learn library class. It contains more than 5 arguments, but we are most interested in only one - n_components. This argument is responsible for the number of main components that we want to get. The only condition is that the number of components must, of course, be equal to or less than the variables in the dataset. The PCA class contains 2 main methods that we will use: fit and transform. The fit() method loads the data into the class, and the transform() method transforms it, and we get the result of the PCA algorithm. If we want to combine these 2 operations, use the fit_transform() method:

python

If we want to get the components that the algorithm has calculated, call the .components_ attribute:

python
Завдання

Swipe to start coding

Import the PCA class from the scikit-learn library and create a PCA model for the iris dataset with 2 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 3. Розділ 1
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