Kenmerkselectie Versus Kenmerkextractie
Hoog-dimensionale datasets bevatten vaak meer kenmerken dan nodig is. Je kunt het aantal kenmerken verminderen met twee hoofdstrategieën: kenmerkselectie en kenmerkextractie.
- Kenmerkselectie betekent dat alleen de belangrijkste oorspronkelijke kenmerken behouden blijven – vergelijkbaar met het kiezen van je favoriete fruit uit een mand;
- Kenmerkextractie creëert nieuwe kenmerken door de oorspronkelijke te combineren of te transformeren – zoals het blenden van al het fruit tot een smoothie.
Principal Component Analysis (PCA) is een veelgebruikte methode voor kenmerkextractie, die later in detail wordt behandeld.
12345678910111213141516171819202122import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # Example dataset data = { 'height': [150, 160, 170, 180], 'weight': [50, 60, 70, 80], 'age': [20, 25, 30, 35], 'score': [85, 90, 95, 100] } df = pd.DataFrame(data) # Feature selection: pick only 'height' and 'weight' selected_features = df[['height', 'weight']] print("Selected features (feature selection):") print(selected_features) # Feature extraction: combine features using PCA (placeholder, details later) pca = PCA(n_components=2) extracted_features = pca.fit_transform(df) print("\nExtracted features (feature extraction, via PCA):") print(extracted_features)
PCA is een krachtige techniek voor kenmerkextractie die nieuwe kenmerken (hoofdcomponenten) creëert uit je oorspronkelijke data. De details over hoe PCA werkt worden behandeld in de volgende hoofdstukken.
Het verminderen van het aantal features kan patronen zichtbaar maken die mogelijk verborgen zijn in hogere dimensies. Met behulp van visualisatie kun je geselecteerde features plotten om clusters of trends duidelijker te onthullen. Bijvoorbeeld, door alleen de meest relevante features te plotten met seaborn, worden relaties in je data duidelijker, wat de interpretatie en analyse vergemakkelijkt.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 8.33Kenmerkselectie Versus Kenmerkextractie
Veeg om het menu te tonen
Hoog-dimensionale datasets bevatten vaak meer kenmerken dan nodig is. Je kunt het aantal kenmerken verminderen met twee hoofdstrategieën: kenmerkselectie en kenmerkextractie.
- Kenmerkselectie betekent dat alleen de belangrijkste oorspronkelijke kenmerken behouden blijven – vergelijkbaar met het kiezen van je favoriete fruit uit een mand;
- Kenmerkextractie creëert nieuwe kenmerken door de oorspronkelijke te combineren of te transformeren – zoals het blenden van al het fruit tot een smoothie.
Principal Component Analysis (PCA) is een veelgebruikte methode voor kenmerkextractie, die later in detail wordt behandeld.
12345678910111213141516171819202122import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # Example dataset data = { 'height': [150, 160, 170, 180], 'weight': [50, 60, 70, 80], 'age': [20, 25, 30, 35], 'score': [85, 90, 95, 100] } df = pd.DataFrame(data) # Feature selection: pick only 'height' and 'weight' selected_features = df[['height', 'weight']] print("Selected features (feature selection):") print(selected_features) # Feature extraction: combine features using PCA (placeholder, details later) pca = PCA(n_components=2) extracted_features = pca.fit_transform(df) print("\nExtracted features (feature extraction, via PCA):") print(extracted_features)
PCA is een krachtige techniek voor kenmerkextractie die nieuwe kenmerken (hoofdcomponenten) creëert uit je oorspronkelijke data. De details over hoe PCA werkt worden behandeld in de volgende hoofdstukken.
Het verminderen van het aantal features kan patronen zichtbaar maken die mogelijk verborgen zijn in hogere dimensies. Met behulp van visualisatie kun je geselecteerde features plotten om clusters of trends duidelijker te onthullen. Bijvoorbeeld, door alleen de meest relevante features te plotten met seaborn, worden relaties in je data duidelijker, wat de interpretatie en analyse vergemakkelijkt.
Bedankt voor je feedback!
