Réduction de dimension : techniques de visualisation

S'exercer aux questions d'entrevue en Machine Learning avec Python

Lisa Stuart

Data Scientist

Pourquoi réduire la dimension ?

  1. Accélérer l'entraînement ML
  2. Visualisation
  3. Améliorer la précision
S'exercer aux questions d'entrevue en Machine Learning avec Python

Techniques de visualisation

  • ACP
  • t-SNE
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Visualiser avec l'ACP

Graphique ACP

1 https://districtdatalabs.silvrback.com/principal-component-analysis-with-python
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Graphique d'éboulis

Graphique d'éboulis

1 https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-explanation-of-principal-component-analysis-b836fb9c97e2
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t-SNE

  • Probabiliste
  • Paires de points de données
  • Projection de faible dimension
  • Tracer les projections
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Visualiser avec t-SNE

# t-sne with loan data
from sklearn.manifold import TSNE
import seaborn as sns

loans =  pd.read_csv('loans_dataset.csv')

# Feature matrix
X = loans.drop('Loan Status', axis=1)

tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1, perplexity=40)
tsne_results = tsne.fit_transform(X)

loans['t-SNE-PC-one'] = tsne_results[:,0]
loans['t-SNE-PC-two'] = tsne_results[:,1]


# t-sne viz
plt.figure(figsize=(16,10))
sns.scatterplot(
    x="t-SNE-PC-one", y="t-SNE-PC-two",
    hue="Loan Status",
    palette=sns.color_palette(["grey","blue"]),
    data=loans,
    legend="full",
    alpha=0.3
)
1 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html
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Visualiser avec t-SNE

Graphique t-SNE

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ACP vs t-SNE : données digits

ACP et t-SNE sur l'ensemble digits

1 https://towardsdatascience.com/visualising-high-dimensional-datasets-using-pca-and-t-sne-in-python-8ef87e7915b
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Passons à la pratique !

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