Podsumowanie

Redukcja wymiarowości w R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Rozdział 1 – Redukcja wymiarowości, informacje o cechach

• Informacje – brakujące wartości, niska wariancja i korelacja
• Przyrost informacji i ważność cech
• Przekleństwo wymiarowości

Rozdział 2 – Nienadzorowana selekcja cech

• Selekcja cech a ekstrakcja cech
• Nienadzorowana selekcja cech:
  • filtr według udziału brakujących wartości
  • filtr niskiej wariancji
  • filtr korelacji
• Kroki przepisu tidymodels

Selekcja cech

Ekstrakcja cech

Rozdział 3 – Nadzorowana selekcja cech

• Omówiono budowanie modeli z tidymodels
• Nadzorowane metody selekcji cech: regresja lasso, las losowy
• Oceniono wydajność zredukowanego modelu

Rozdział 4 – Ekstrakcja cech

• Składowe główne i wektory cech
• Analiza składowych głównych
• t-SNE
• UMAP

Gratulacje!

Redukcja wymiarowości w R