अत्यधिक सह-संबद्ध फीचर्स हटाना

Python में Dimensionality Reduction

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

उच्च सह-संबद्ध डेटा

उच्च सह-संबद्ध पेयरप्लॉट

उच्च सह-संबद्ध फीचर्स

उच्च सह-संबद्ध मैट्रिक्स

अत्यधिक सह-संबद्ध फीचर्स हटाना

# Create positive correlation matrix
corr_df = chest_df.corr().abs()

# Create and apply mask
mask = np.triu(np.ones_like(corr_df, dtype=bool))

tri_df = corr_df.mask(mask)

tri_df

अत्यधिक सह-संबद्ध फीचर्स हटाना

# Find columns that meet threshold 
to_drop = [c for c in tri_df.columns if any(tri_df[c] > 0.95)]

print(to_drop)

['Suprasternale height', 'Cervicale height']

# Drop those columns
reduced_df = chest_df.drop(to_drop, axis=1)

फीचर चयन

फीचर चयन स्कीमा

फीचर एक्सट्रैक्शन

फीचर एक्सट्रैक्शन स्कीमा

कोरिलेशन की सावधानियाँ - Anscombe's quartet

एंसकॉम्ब का क्वार्टेट

कोरिलेशन की सावधानियाँ - कारणता

sns.scatterplot(x="N firetrucks sent to fire", 
                y="N wounded by fire",data=fire_df)

फायरट्रक बनाम घायल

अभ्यास करते हैं!

Python में Dimensionality Reduction