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Re: 關於scikit-learn中的教學

看板Python作者 (水喔)時間8年前 (2017/04/09 19:21), 編輯推噓1(1推 0噓 7→)
留言8則, 3人參與, 最新討論串2/3 (看更多)
※ 引述《ahdrew51 (水喔)》之銘言： : Scikit-learn 中有一篇'Plot different SVM classifiers in the iris dataset'的教 : 學 : 其中他的features只取了兩個 : 這樣到底是為什麼能簡化問題呢？ : 如果要取全部的features（4個還5個）要怎麼去改呢？ : 我現在正在學把分類的結果畫圖出來 : 對這部分有問題 尤其是畫圖的部分 : 希望有大大能夠幫助我 : 謝謝 我照著熱心網友給我回覆的方法，也就是先做PCA，使feature降維成2，再來畫圖 我是在讀完檔案後馬上對其做PCA，但會出現一個問題 雖然圖能夠畫出來，但因為一開始就先把數遽降維，使的辨識率變低了 我想，事先對輸入的DATA做降維當然會造成辨識率變低 有什麼方法能夠使用所有的feature又不會影響到辨識率呢? 謝謝各位 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.118.7.234 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1491736864.A.15D.html
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04/09 19:37, , 1F
問一個問題　你確定你的ＤＡＴＡ影響的因子只有兩個嗎？
04/09 19:37, 1F
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04/09 22:21, , 2F
不是 但是為了畫成2維的圖 所以必須要先降維對吧?!
04/09 22:21, 2F
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04/09 22:23, , 3F
scikit learn中的教學也是只取兩個Data 化成多維的圖的
04/09 22:23, 3F
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04/09 22:23, , 4F
話不容易看吧?!
04/09 22:23, 4F
推
04/09 22:51, , 5F
你就畫好幾個圖每張圖取兩個變數就是了
04/09 22:51, 5F
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04/09 22:52, , 6F
在訓練模型時用所有的feature下去作 畫圖時只取兩個
04/09 22:52, 6F
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04/09 22:59, , 7F
我有嘗試過這樣做 不過會有一些問題 可能還要再看看程
04/09 22:59, 7F
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04/09 22:59, , 8F
式碼
04/09 22:59, 8F
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