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如果您的功能数量很多,在监督步骤之前,可以通过无监督的步骤来减少功能。许多 无监督的学习方法实现了transform一种可以用来降维的方法。下面我们将讨论这种大量使用的模式的两个具体示例。

流水线

无监督数据简化和监督估计器可以一步链接。见管道:链接估计

PCA:主成分分析

decomposition.PCA寻找功能的组合,捕获原始功能的差异。请参阅分解成分中的信号(矩阵分解问题)

随机投影

该模块:random_projection通过随机投影提供数据减少的几个工具。请参阅文档的相关部分:随机投影

特征聚集

cluster.FeatureAgglomeration应用 层次聚类将类似的行为分组在一起。

特征缩放

请注意,如果功能具有非常不同的缩放或统计属性,cluster.FeatureAgglomeration可能无法捕获相关功能之间的链接。preprocessing.StandardScaler在这些设置中使用a 可能很有用。

 

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