PCA对手写数字数据集的降维
手写数字的数据集结构为(42000, 784),用KNN跑一次半小时,得到准确率在96.6%上下,用随机森林跑一次12秒,准确率在93.8%,虽然KNN效果好,但由于数据量太大,KNN计算太缓慢,所以我们不得不选用随机森林。我们使用了各种技术对手写数据集进行特征选择,最后使用嵌入
法SelectFromModel选出了324个特征,将随机森林的效果也调到了96%以上。但是,因为数据量依然巨大,还是有300多个特征。今天,我们就来试着用PCA处理一下这个数据,看看效果如何。
1. 导入需要的模块和库
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
2. 导入数据,探索数据
data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\week 3 Preprocessing\digit
recognizor.csv")
X = data.iloc[:,1:]
y = data.iloc[:,0]
X.shape
3. 画累计方差贡献率曲线,找最佳降维后维度的范围
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