기계 학습 입문vol.10차원 삭감
16193 단어 scikit-learn차원 삭감Python기계 학습 입문기계 학습
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기계학습 입문vol.7회귀-랜덤 숲과 파라미터 조화-> 강의 4회
기계학습 입문vol.8회귀-기타회귀(k부근법, 라소회귀, 척추회귀.etc)-> 강의 4회
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기계 학습 입문vol.10차원 삭감
차원이 깎이면워크숍에서는 PCA 및 랜덤 매핑, t-SNE를 실천했습니다.차원 삭감을 통해 PCA의 요소 간의 중요성을 볼 수 있을 뿐만 아니라 PCA의 총괄 설명 변수를 통해 기계 학습 훈련의 계산 원가를 삭감할 수 있다.또한 고차원 데이터를 2차원, 3차원으로 자주 변환하여 도표를 통해 데이터의 분포 상황을 볼 수 있는 용법도 있다.
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sb
from sklearn.decomposition import PCA
# ボストンデータセット
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()
boston
# データフレームに格納
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['Price'] = boston.target
df
PCA 클래스를 사용하여 차원 축소를 진행합니다.학급 문서sklearn.decomposition.PCA는 본가를 확인하세요.매개 변수 ncomponents는 삭감된 차원수를 유지하는 구성 요소라고 생각하십시오.
강좌에서는 시간 관계에서 갑자기 2차원으로 내려간 코드가 소개됐지만, 의도가 없었다면 10차원 이상의 물건이 갑자기 아무런 분석 없이 2차원으로 떨어졌다면 많지 않았을 것이다.
# PCA（主成分分析）を使って次元を２次元に削減
pca = PCA(n_components=2)
vectors = pca.fit_transform(df)
vectors
# 散布グラフで表示
dfv = pd.DataFrame(vectors, columns=["x","y"])
sb.relplot(x="x", y="y", data=dfv)
계산된 고유 벡터, 주성분의 분산, 기여율 등을 살펴본다.
print('寄与率(%): ', pca.explained_variance_ratio_)
print('累積寄与率(%): ', np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_))
print('固有値(主成分の分散): ', pca.explained_variance_)
print('固有ベクトル(主成分の方向): ', pca.components_)
무작위 매핑 클래스 사용sklearn.random_projection.SparseRandomProjection.자세한 매개 변수는 공식 문서를 확인하세요.
무작위 매핑은 다음 기초 위에서'광점'과'배경 스크린'을 준비하여 투영된 그림자를 보고 차원을 낮추는 기법이다.3차원인 사람이 빛을 발하면 뒤쪽 벽에 비친 그림자가 2차원으로 변한다는 이유에서다.
# ランダム写像インポート
from sklearn.random_projection import SparseRandomProjection
rp = SparseRandomProjection(n_components=2)
vectors = rp.fit_transform(df) # ランダムだけに毎回結果は変わるので試行錯誤が必要
vectors
# 散布グラフで表示
dfv = pd.DataFrame(vectors, columns=["x","y"])
sb.relplot(x="x", y="y", data=dfv)
print('固有ベクトル: ', rp.components_)
print('デンシティ: ', rp.density_)
print('写像フィット時の要素の数: ', rp.n_features_in_)
티SNE로 볼게요.자세한 매개 변수는 sklearn.manifold.TSNE의 공식 문서를 참조하십시오.
쉽게 말하면 t-SNE의 목적은'고차원에서의 데이터 사이의 거리를 최대한 줄이는 것'이기 때문에 차원 삭감 시 t분포를 확률 분포에 사용하기 때문에 t-SNE라고 불린다.
어려운 일을 적었지만 PCA와 랜덤 프로젝터 등은 차원이 깎일 때 "사실 거리가 가까운 데이터도 멀리 찍힌다"고 빈번하게 발생해 이를 해결하는 방법으로 활용됐다.(총괄적으로 말하면 데이터 간의 유사도를 손상시키지 않고 차원을 낮추기를 바란다)
항목은 다음과 같습니다.
from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(n_components=2)
vectors = tsne.fit_transform(df)
vectors
# 散布グラフで表示
dfv = pd.DataFrame(vectors, columns=["x","y"])
sb.relplot(x="x", y="y", data=dfv)
MDS(다차원 척도 구성법)
다차원 척도 구성법(MDS)에서 가져오기sklearn.manifold.MDS 클래스가 사용됩니다.MDS는 데이터 간 거리, 유사도, 비유사도 등을 토대로 차원을 깎아주는 기법이다.
from sklearn.manifold import MDS
mds = MDS(n_components=2)
vectors = mds.fit_transform(df)
vectors
# 散布グラフで表示
dfv = pd.DataFrame(vectors, columns=["x","y"])
sb.relplot(x="x", y="y", data=dfv)
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