Enregistrer les principaux segments

Comme l’ACP fonctionne mieux avec des informations numériques, vous devrez exclure les deux facteurs directs (versus et am). Il vous reste un réseau de 9 sections et 32 lignes, que vous passez au travail prcomp(), en attribuant votre rendement à mtcars.pca. De la même manière, vous définirez deux contentions, focus et échelle, pour être Valide. À ce stade, vous pouvez jeter un coup d’œil à votre objet PCA avec outline().

Vous acquérez 9 segments de tête, que vous appelez PC1-9. Chacun de ces segments clarifie un niveau de la variété totale de l’ensemble de données. En d’autres termes : PC1 clarifie 63% de la fluctuation totale, ce qui signifie que près de 66% des données de l’ensemble de données (9 facteurs) peuvent être illustrées par cette seule partie de tête. Le PC2 clarifie 23% de la variation. De cette façon, en connaissant la situation d’un exemple en relation avec les seuls PC1 et PC2, vous pouvez avoir une vue précise de l’endroit où il reste en relation avec les différents exemples, puisque seuls les PC1 et PC2 peuvent clarifier 86% de la fluctuation.

Et si nous appelions str() pour visualiser votre objet PCA.

Je ne décrirai pas ici les résultats en détail, mais votre objet APC contient les données qui l’accompagnent :

Le point central ($center), l’échelle ($scale), l’écart type (sdev) de chaque partie importante

La relation (connexion ou anticorrélation, etc.) entre les facteurs sous-jacents et les parties importantes ($rotation)

Les estimations de chaque exemple en ce qui concerne les segments clés ($x)

Comprendre la rechute stratégique de Python

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Les procédures d’arrangement sont un élément fondamental des applications d’AI et d’exploration de l’information. Environ 70 % des questions relatives aux sciences de l’information sont des questions de regroupement. Il existe une multitude de questions d’arrangement qui sont accessibles, cependant, la rechute des coordinations est normale et constitue une stratégie de rechute utile pour prendre en charge la question de la double caractérisation. Une autre classe de regroupement est l’arrangement multinomial, qui traite les questions où différentes classes sont disponibles dans la variable objective. Par exemple, le jeu de données IRIS est un cas bien connu d’arrangement multi-classes. Les différents modèles sont l’arrangement article/blog/classe d’archive.

La rechute calculée peut être utilisée pour différents problèmes de caractérisation, par exemple, la découverte de spam. L’attente du diabète, si un client donné va acheter un article spécifique ou s’il va battre un autre concurrent, indépendamment du fait que le client va taper sur un avis donné se connecter ou non, et beaucoup d’autres modèles sont dans le seau.

La rechute calculée est l’un des calculs d’IA les plus élémentaires et généralement utilisés pour un ordre à deux classes. Elle est tout sauf difficile à actualiser et peut être utilisée comme norme pour tout problème de caractérisation parallèle. Ses idées de choses essentielles sont également utiles pour un apprentissage approfondi. La rechute calculée décrit et évalue le lien entre une variable parallèle subordonnée et des facteurs autonomes.

Dans cet exercice d’instruction, vous vous familiariserez avec les éléments d’accompagnement de la méthode de calcul de la rechute :

Prologue de la rechute stratégique

Rupture directe par rapport à la rupture calculée

Estimation de la probabilité la plus extrême par rapport à la technique habituelle des moindres carrés

Comment fonctionne la rechute stratégique ?

Modèle de travail dans Scikit-learn

Évaluation du modèle en utilisant le réseau Perplexity.

Points d’intérêt et inconvénients de la rechute stratégique

La rechute stratégique

La rechute stratégique est une technique mesurable permettant d’anticiper les classes doubles. Le résultat ou la variable cible est de nature dichotomique. La dichotomie implique qu’il n’y a que deux classes potentielles. Par exemple, elle peut très bien être utilisée pour les questions de localisation de la malignité. Elle traite la probabilité d’un événement occasionnel.

Il s’agit d’un cas rare de rechute directe où la variable objective est entièrement hors nature. Elle utilise un journal des changements comme variable dépendante. La rechute calculée prédit la probabilité de l’événement d’une double occasion en utilisant le travail logit.

État de rechute :

Où y est une variable dépendante et x1, x2 … également, Xn est un facteur logique.

Capacité sigmoïde :

Appliquer la capacité sigmoïde en cas de rechute :

Propriétés de la rechute stratégique :

La variable nécessiteuse dans la rechute stratégique poursuit Bernoulli Circulation.

L’estimation se fait par la plus grande probabilité.

No R Square, Model wellness is determined through Concordance, KS-Insights.

La rechute directe par rapport à la rechute stratégique

Une rechute directe vous donne un rendement incessant, mais une rechute calculée donne un rendement constant. Un exemple de rendement constant est le coût de la maison et le coût du stock. Le cas du rendement discret consiste à anticiper si un patient est malin ou non, à prévoir si le client va s’agiter. La rechute directe est évaluée à l’aide des moindres carrés standard (MCO), tandis que la rechute calculée est évaluée à l’aide de l’approche de la plus grande estimation de probabilité (ELM).

Estimation de la probabilité la plus extrême par rapport à la technique des moindres carrés

L’EML est une technique de renforcement des “probabilités”, tandis que les MCO sont une stratégie de devinette limitant la séparation. L’amplification du travail de probabilité détermine les paramètres qui sont en bonne voie pour délivrer l’information surveillée. D’un point de vue factuel, l’EML fixe la moyenne et le changement comme paramètres pour décider des qualités paramétriques particulières pour un modèle donné. Cet arrangement de paramètres peut être utilisé pour prévoir les informations requises dans une diffusion typique.

Les jauges normales des moindres carrés sont traitées en ajustant une ligne de rechute sur des foyers d’information donnés qui a pour base l’intégralité des écarts au carré (erreur des moindres carrés). Les deux sont utilisées pour évaluer les paramètres d’un modèle de rechute linéaire. L’EML accepte une capacité de masse de vraisemblance conjointe, tandis que les MCO ne nécessitent aucune supposition stochastique pour limiter la séparation.

Capacité sigmoïde

La capacité sigmoïde, également appelée capacité calculée, donne un coude en forme de “S” qui peut prendre n’importe quel nombre estimé et le guider vers une incitation comprise entre 0 et 1. Dans le cas où le coude passe à l’illimité positif, y anticipé obtiendra 1, et si le coude passe à l’illimité négatif, y anticipé obtiendra 0. Si le rendement de la capacité sigmoïde est supérieur à 0,5, nous pouvons arranger le résultat comme étant 1 ou Indeed, et si le rendement est inférieur à 0,5, nous pouvons le caractériser comme étant 0 ou NO. Le modèle outputcannotFor : Si le rendement est de 0,75, nous pouvons dire que la probabilité est de 75 % que le patient subisse les effets néfastes d’une croissance maligne

Types de rechute stratégique :

Double rechute stratégique : La variable objective n’a que deux résultats potentiels, par exemple, spam ou non, malignité ou absence de maladie.

Rupture calculée multinomiale : La variable objective a au moins trois classifications ostensibles, par exemple, anticiper le type de vin.

Relausse stratégique ordinale : la variable objective a au moins trois classifications ordinales, par exemple, restaurant ou article évaluant de 1 à 5.