LinearDiscriminantAnalysis参数作用
时间: 2023-04-10 10:05:03 浏览: 71
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。
sklearn中的lineardiscriminantanalysis参数
在使用Scikit-learn中的LinearDiscriminantAnalysis类进行线性判别分析时,可以设置一些参数来调整算法的性能和结果。下面是几个常用的参数:
1. solver:用于指定求解最优判别方向的方法。可选的方法包括:'svd'、'eigen'和'lsqr'。'svd'和'eigen'适用于一般情况,'lsqr'适用于特别大的数据集。默认值为'svd'。
2. shrinkage:用于指定收缩参数,以提高协方差矩阵的估计精度。默认值为None,表示不进行收缩。
3. priors:用于指定不同类别的先验概率。如果不指定,则使用样本中每个类别的样本数占比作为先验概率。
4. n_components:用于指定降维后的维度数。默认值为None,表示不进行降维。
5. tol:用于指定特征值分解的停止阈值。默认值为1e-4。
下面是一个示例代码,展示如何设置这些参数:
```python
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 创建LDA对象
lda = LinearDiscriminantAnalysis(solver='lsqr', shrinkage='auto', priors=[0.2, 0.3, 0.5], n_components=2, tol=1e-5)
# 使用fit_transform方法对数据进行降维
X_lda = lda.fit_transform(X, y)
```
在这个示例中,我们设置了solver为'lsqr',shrinkage为'auto',priors为[0.2, 0.3, 0.5],n_components为2,tol为1e-5。