Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme
Açıklanan varyansın yeterli bölümünü koruma
Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Kaç Tanesini Koruyalım?
PCA size onlarca bileşen sunabilir; ancak sizin yalnızca yararlı birkaçına ihtiyacınız vardır. Asıl beceri, kaç tanesinin korunacağını seçmektir.
Saçılım Grafiğiyle Tanışın
Saçılım grafiği, her bileşeni açıkladığı varyansa göre gösterir; böylece önem düzeyinin bir bakışta nasıl düştüğünü görebilirsiniz.
Dirseği Arayın
Varyans önce hızla düşer, sonra düz bir kuyruk hâlinde yataylaşır. Dirsek adı verilen bu kıvrım, ek bileşenlerin artık fayda sağlamadığı noktayı gösterir.
Oranları Çizin
Tüm bileşenlerle PCA'yı eğitin, ardından eğriyi çizmek ve o dirseği bulmak için explained_variance_ratio_ değerini çizin.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(pca.explained_variance_ratio_)Birikimli Varyans
İlerledikçe oranları toplayarak, ilk k bileşen tarafından korunan toplam bilgiyi gösteren birikimli varyansı elde edin.
import numpy as np
cum = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)Bir Eşik Belirleyin
Yaygın bir kural, korunan toplam varyansın yüzde 95'i gibi bir hedefe ulaşmaya yetecek sayıda bileşeni korumaktır.
Seçimi scikit-learn'e Bırakın
n_components parametresine bir oran verin; scikit-learn, açıklanan varyans hedefini karşılamaya yetecek kadar bileşeni korur.
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=0.95).fit(X)Kaiser Kuralı
Başka bir yol gösterici olan Kaiser kuralı, özdeğeri birden büyük bileşenleri korur; bu, tek bir özelliğin açıklayacağından daha fazlasını açıkladıkları anlamına gelir.
Ödünleşimi Dengeleyin
Daha az bileşen daha basit ve hızlı modeller anlamına gelir; ancak daha fazla ayrıntı kaybedilir. k seçimi her zaman boyut ile aslına uygunluk arasında bir ödünleşimdir.
Sonraki Aşamada Doğrulayın
En iyi k, gerçek görevinize yardımcı olan değerdir. Birkaç değer deneyin ve model skorlarını çapraz doğrulama ile karşılaştırın.
Küçük Bileşenlere Dikkat Edin
Dirsekten sonraki bileşenler çoğunlukla gürültüyü yakalar. Bunları korumak nadiren yardımcı olur ve modelinize fark edilmeden zarar verebilir.
Hızlı Kontrol
Saçılım grafiği sizi belirleyici tek bir noktaya yönlendirir.
Özet
Yalnızca yeterli sayıda bileşeni korumak için bir saçılım grafiği, dirsek noktası veya birikimli varyans eşiği kullanın; ardından k değerini sonraki aşamada doğrulayın. 🎯
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme” dersinde ne öğreneceğim?
Açıklanan varyansın yeterli bölümünü koruma Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Çok Fazla Özelliğin Laneti
- PCA Bileşenleri Nasıl Bulur
- Önce Ölçekleyin, Sonra PCA'ya Uydurun
- Scree Grafiklerini Kullanarak Bileşenleri Seçme