sklearn pca expained_variance_ratio_

在PCA降维中，我们通常会关注降维后的每个新特征向量所能解释的原始数据方差的比例，即解释方差比例（explained variance ratio）。在sklearn中，可以通过PCA对象的`explained_variance_ratio_`属性来获取每个新特征向量所解释的方差比例。

具体使用方法如下：

1. 在进行PCA降维操作后，通过`pca.explained_variance_ratio_`获取每个新特征向量所解释的方差比例。

pca = PCA(n_components=2)
new_data = pca.fit_transform(data)
var_ratio = pca.explained_variance_ratio_

2. 对方差比例进行解释。例如，如果新特征向量中第一个向量的方差比例为0.8，第二个向量的方差比例为0.2，则说明第一个向量能够解释80%的原始数据方差，第二个向量能够解释20%的原始数据方差。

通过解释方差比例，我们可以判断降维后的新特征向量是否能够很好地保留原始数据的信息。如果某个新特征向量的方差比例很小，说明该向量所包含的信息较少，降维后仍可能会丢失一些重要信息。反之，如果某个新特征向量的方差比例很大，说明该向量所包含的信息较多，降维后仍能够很好地保留原始数据的信息。

相关问题

pca.explained_variance_ratio_()代码怎么写

假设已经使用PCA对数据进行了降维，可以使用`explained_variance_ratio_()`方法获取每个主成分解释的方差比例，代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA

# 假设已经使用PCA对数据进行了降维，存储在pca对象中
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 获取每个主成分解释的方差比例
var_ratio = pca.explained_variance_ratio_
print(var_ratio)

`var_ratio`将包含每个主成分解释的方差比例，它们按照降序排列。例如，如果有5个主成分，则`var_ratio`可能是`[0.4, 0.3, 0.2, 0.05, 0.05]`，表示第一个主成分解释了总方差的40％，第二个解释了30％，以此类推。

explained_variance_ratio_

### 回答1：
`explained_variance_ratio_`是指在使用主成分分析(PCA)等降维技术时，每个主成分解释原始数据方差的比例。通常情况下，我们会选择保留解释方差比例最高的主成分，以保留数据的大部分信息。`explained_variance_ratio_`返回一个数组，其中每个元素表示对应主成分解释的方差比例。这些值按照降序排列，即第一个元素是第一个主成分解释的方差比例，第二个元素是第二个主成分解释的方差比例，以此类推。

### 回答2：
explained_variance_ratio_ 是用来解释数据方差的比率。在数据分析中，我们经常需要对原始数据进行降维处理，这是为了减少数据的维度，并更好地理解数据变量之间的关系。在降维处理中，PCA（Principal Component Analysis）是一个常用的方法。PCA 可以将原始数据变量转换为一组线性无关的主成分，以实现数据降维的目的。

在 PCA 的过程中，我们可以使用 explained_variance_ratio_ 这个指标来衡量每个主成分所占总方差的比例。这个比例可以帮助我们确定数据中的主要变量，即哪些变量对数据的变异贡献最大。这可以帮助我们更好地理解数据的特征，并从中发现关键因素。另外，如果我们只选择只保留 explained_variance_ratio_ 较高的主成分，则可以通过减少数据维度，提高模型训练速度和准确度。

需要注意的是， explained_variance_ratio_ 指标越高的主成分不一定是我们需要的最佳主成分，有时我们可能需要更多的次要成分来解释数据的细节，以更好地解释数据的特征和发现其中的规律。另外，在使用 explained_variance_ratio_ 指标时，需要注意数据的归一化处理，以避免不同变量单位的影响。

### 回答3：
explained_variance_ratio_ 是指对数据集中所有特征进行主成分分析后得到的每个主成分所能解释的数据方差之比。在机器学习领域中，常用 explained_variance_ratio_ 来度量主成分分析对数据集信息压缩的程度。

通过主成分分析，可将原始数据集中的特征转换为一组新的线性不相关特征，这些特征可用于对数据进行降维操作，以此减少数据集的复杂度。在主成分分析中，主成分的数量与数据集中特征的数量相等，因此，每个主成分所能解释的方差占总方差的比重，即成为 explained_variance_ratio_。

explained_variance_ratio_ 的值越大，说明这个主成分对原始数据集中的方差贡献越大。因此，当使用主成分分析进行数据降维时，可根据 explained_variance_ratio_ 的大小选择保留的主成分数量，以此实现对数据集信息的良好压缩。

在 Python 中，使用 sklearn 中的 PCA 函数进行主成分分析时，可通过 explained_variance_ratio_ 属性查看每个主成分所能解释的方差比例。该属性返回的是一个 numpy 数组，该数组中按顺序存储了每个主成分所能解释的方差比例，可以通过累计 explained_variance_ratio_ 的值来选择保留的主成分数量。

总之，explained_variance_ratio_ 是主成分分析中用于度量每个主成分所能解释的方差比例的指标，可以根据该指标选择保留的主成分数量，进行数据降维操作，从而实现对数据集信息的压缩。