Відбір ознак vs. добування ознак

Зменшення розмірності в Python

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Навіщо зменшувати розмірність?

 

Ваш набір даних буде:
  • менш складним
  • потребувати менше місця на диску
  • потребувати менше часу обчислень
  • мати нижчий ризик перенавчання моделі
Зменшення розмірності в Python

Відбір ознак

дохід, вік, улюблений колір

Зменшення розмірності в Python

Відбір ознак

видалена ознака

insurance_df.drop('favorite color', axis=1)
Зменшення розмірності в Python

Створення pairplot на даних ANSUR

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

парна діаграма тіла

Зменшення розмірності в Python

Створення pairplot на даних ANSUR

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

парна діаграма тіла з позначками

Зменшення розмірності в Python

Створення pairplot на даних ANSUR

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

pairplot зі сталою ознакою

Зменшення розмірності в Python

Відбір ознак

Схема відбору ознак

Зменшення розмірності в Python

Відбір ознак

Схема відбору ознак

Добування ознак

Схема добування ознак

Зменшення розмірності в Python

Добування ознак — приклад

4 vs. 4 pairplot

Зменшення розмірності в Python

Добування ознак — приклад

pairplot перетворення PCA

Зменшення розмірності в Python

Давайте потренуємось!

Зменшення розмірності в Python

Preparing Video For Download...