『大模型笔记』主成分分析(PCA)解释:简化机器学习中的复杂数据!
主成分分析(PCA)解释:简化机器学习中的复杂数据 |
文章目录
- 一. 主成分分析(PCA)解释:简化机器学习中的复杂数据!
- 二. 参考文献
一. 主成分分析(PCA)解释:简化机器学习中的复杂数据!
主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)通过 将大型数据集中的维度减少到能够保留大部分原始信息的主成分,从而减少数据的维度。
让我给你举个例子,说明为什么这很重要。假设在一个风险管理的场景中,我们想要了解哪些贷款彼此相似,以便理解哪些类型的贷款通常会还清,哪些类型的贷款风险较高。请看这张表,显示了六笔贷款的数据。这些贷款包含多个维度,例如贷款金额、申请人的信用评分等。虽然这里只显示了四个维度,但贷款实际上包含更多的维度。例如,借款人的年龄和收入债务比也是重要维度。
PCA是一种找出最重要维度或主成分的方法。直观上讲,我们知道在考虑风险时,有些维度比其他维度更重要。例如,信用评分可能比借款人在当前工作中的工作年限更重要。如果我们去除这些不重要或不太重要的维度,我们会看到两个主要好处:一是机器学习的训练和推理速度会更快,因为要处理的数据更少,维度更少;其次,如果只有两个维度
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