Chọn đặc trưng vs. trích xuất đặc trưng

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Vì sao giảm chiều dữ liệu?

 

Tập dữ liệu của bạn sẽ:
  • ít phức tạp hơn
  • tốn ít dung lượng hơn
  • tốn ít thời gian tính toán hơn
  • giảm nguy cơ overfitting mô hình
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Chọn đặc trưng

thu nhập tuổi màu yêu thích

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Chọn đặc trưng

đặc trưng bị loại

insurance_df.drop('favorite color', axis=1)
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Xây dựng pairplot trên dữ liệu ANSUR

sns.pairplot(ansur_df, hue="gender", diag_kind='hist')

pairplot cơ thể

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Xây dựng pairplot trên dữ liệu ANSUR

sns.pairplot(ansur_df, hue="gender", diag_kind='hist')

pairplot cơ thể có chú thích

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Xây dựng pairplot trên dữ liệu ANSUR

sns.pairplot(ansur_df, hue="gender", diag_kind='hist')

pairplot hằng số

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Chọn đặc trưng

Sơ đồ chọn đặc trưng

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Chọn đặc trưng

Sơ đồ chọn đặc trưng

Trích xuất đặc trưng

Sơ đồ trích xuất đặc trưng

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Trích xuất đặc trưng - Ví dụ

pairplot 4 vs. 4

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Trích xuất đặc trưng - Ví dụ

pairplot biến đổi PCA

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Ayo berlatih!

Giảm Chiều Dữ Liệu với Python

Preparing Video For Download...