PyCaret으로 주성분 분석을 진행한 손잡이[정규화+가시화(plotly)] 노트

4649 단어 PyCaretPythonplotly

개요

  • PyCaret으로 PCA를 진행했습니다.(최적화된 하이퍼매개변수 없음 등)
  • 어떤 전력 데이터로 PCA를 진행했다.
  • 소스 코드

  • 원시 데이터 성형 소스 코드(더러움):13줄
  • 자체 데이터 성형 코드
    import pandas as pd
    def load_sampledata():
        data = pd.read_csv(r'pycaret_sample.csv',
                encoding='shift-jis',
                engine='python',
                index_col=[0],
                parse_dates=[0])
    
        data = data.resample('h').sum()
        data['hour'] = data.index.hour
        data['date'] = data.index.strftime('%Y-%m-%d (%a)')
        dataset = data.pivot(index='hour',columns='date',values='電力量')
        dataset = dataset.T.reset_index()
        return dataset
    
    
  • PyCaret:2행 설정
  • setup
    from pycaret.clustering import * 
    clu = setup(data = load_sampledata(),normalize=True)
    
    
  • setup의 내용을 확인할 수 있음
  • PyCaret의 모형 제작 + 드로잉 제작: 2행
  • create_model&plot
    # creating a model
    hclust = create_model('hclust')
    # plotting a model
    plot_model(hclust,plot='cluster',feature='date')
    
  • PCA를 두 줄로 표시할 수 있습니다.

  • 총결산

  • PyCaret 대단하다.
  • 이렇게 쓰기 시작하면 포장지가 없으면 쓸 수 없다.
  • 조화를 이룰 수 있을 뿐만 아니라 놀라운 속도로 쓸 수 있다.대단하다
  • 좋은 웹페이지 즐겨찾기