Tekil değer ayrışımı
Son egzersizde, bir machine learning mülakatında yüksek boyutlulukla ilgili bir soru verildiğinde, PCA'nın bir veri kümesinin boyutlarını azaltmada ne kadar faydalı olabileceğini gördün.
Bu egzersizde, diabetes üzerinde SVD uygulayacaksın. Bu dönüştürücü, PCA'nın aksine seyrek matrislerle verimli şekilde çalışabilir ve kesik tekil değer ayrışımı yoluyla doğrusal boyut indirgeme yapar.
Tekil değer ayrışımının, orijinal veri matrisini üç matrise ayırdığını ve bunları kullanarak tekil değerleri hesaplayıp döndürdüğünü hatırla.
Aynı boru hattında farklı bir teknik:
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import module
from ____.____ import ____
# Feature matrix and target array
X = ____.____('____', axis=1)
y = ____['____']