Was sind die besten Methoden, um Variablen zu reduzieren und die repräsentativsten in großen Datensätzen mit scikit-Learn und Python zu wählen?
Die Methoden zur Reduzierung von Variablen und die Auswahl der repräsentativsten in großen Datensätzen mit scikit-learn und Python hängen von der Art des Problems und den Zielen ab, die sie erreichen wollen. Einige der häufigsten Methoden sind: - Die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die die ursprünglichen Variablen in eine Reihe orthogonaler Variablen umwandelt, die Hauptkomponenten genannt werden, die die meisten Abweichungen der Daten erfassen. - Die Lineare Diskriminantanalyse (LDA), die lineare Kombinationen der Variablen zu finden sucht, die am besten Klassen oder Kategorien von den Daten trennen. - Die Auswahl der Merkmale (Feature Selection).PCA - Um diese Methoden mit scikit-Learn und Python anzuwenden, können folgende Klassen oder Funktionen verwendet werden: - Für PCA: sklearn.decomposition.PCA - Für LDA: sklearn.discrint_analysis.LinearDiscrimentialTharsis - Für die Auswahl der Merkmale: sklefeest.demotion.