LinearDiscriminantAnalysis参数作用

LinearDiscriminantAnalysis是一种线性判别分析方法，它的参数包括solver、shrinkage、n_components等，这些参数的作用是用来控制模型的复杂度和性能。solver参数用来指定求解方式，可以选择svd、lsqr和eigen三种方法；shrinkage参数用来控制协方差矩阵的收缩程度，可以选择0到1之间的任意值；n_components参数用来指定降维后的维度数，可以选择1到n_features-1之间的任意值。这些参数的不同取值会影响模型的性能和泛化能力，需要根据具体问题进行调整。

相关问题

LinearDiscriminantAnalysis shrinkage参数作用

LinearDiscriminantAnalysis中的shrinkage参数用于控制协方差矩阵的估计方式，它可以取值为None、'auto'或者一个0到1之间的实数。当shrinkage为None时，协方差矩阵的估计方式为样本协方差矩阵；当shrinkage为'auto'时，协方差矩阵的估计方式为Ledoit-Wolf方法；当shrinkage为一个0到1之间的实数时，协方差矩阵的估计方式为Ledoit-Wolf方法和样本协方差矩阵的加权平均。