उच्च-आयामीता का अभिशाप

Python में Dimensionality Reduction

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

पर्यवेक्षण से पैटर्न तक

शहर	कीमत
Berlin	2
Paris	3

शहर	कीमत
Berlin	2
Paris	3

उबाऊ वितरण प्लॉट

Berlin बनाम Paris वितरण

जिस फीचर की भविष्यवाणी करनी है, उसे उन फीचर्स से अलग करें जिन पर मॉडल ट्रेन होगा.

y = house_df['City']

X = house_df.drop('City', axis=1)

70% ट्रेन और 30% टेस्ट डेटा में स्प्लिट करें

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

एक Support Vector Machine क्लासिफायर बनाएँ और ट्रेनिंग डेटा पर फिट करें

from sklearn.svm import SVC

svc = SVC()

svc.fit(X_train, y_train)

from sklearn.metrics import accuracy_score

print(accuracy_score(y_test, svc.predict(X_test)))

0.826

print(accuracy_score(y_train, svc.predict(X_train)))

0.832

Berlin बनाम Paris वितरण

शहर	कीमत	n_floors	n_bathroom	surface_m2
Berlin	2.0	1	1	190
Berlin	3.1	2	1	187
Berlin	4.3	2	2	240
Paris	3.0	2	1	170
Paris	5.2	2	2	290
...	...	...	...	...

Python में Dimensionality Reduction