Singular value decomposition
पिछले अभ्यास में, आपने देखा कि मशीन लर्निंग इंटरव्यू में उच्च-आयामी डेटा से जुड़े सवालों के लिए किसी डेटासेट के डाइमेंशन घटाने में PCA कितना उपयोगी हो सकता है.
इस अभ्यास में, आप diabetes पर SVD का अभ्यास करेंगे. यह ट्रांसफॉर्मर, PCA के विपरीत, स्पार्स मैट्रिसेज़ के साथ कुशलता से काम कर सकता है और truncated singular value decomposition के माध्यम से linear dimensionality reduction करता है.
याद रखें कि singular value decomposition मूल डेटा मैट्रिक्स को तीन मैट्रिसेज़ में डिकम्पोज़ करता है और उनका उपयोग करके singular values गणना करके लौटाता है.
पाइपलाइन में वही स्थान, लेकिन तकनीक अलग:
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import module
from ____.____ import ____
# Feature matrix and target array
X = ____.____('____', axis=1)
y = ____['____']