cumsum_data['rate'].searchsorted(0.8)
时间: 2024-02-05 08:05:11 浏览: 11
这行代码的作用是在 `cumsum_data['rate']` 这个一维数组中查找第一个大于等于 0.8 的元素的下标,并返回该下标值。
具体来说,`cumsum_data['rate']` 中存储的是累加和数据,即从第一个元素开始到当前位置的元素之和。`searchsorted` 方法会在该数组中查找第一个大于等于 0.8 的元素的下标,并返回该下标值。如果数组中所有元素都小于 0.8,则返回数组长度。
相关问题
解释代码cumsum_evr = np.cumsum(evr)
这段代码使用了numpy库中的"cumsum"函数,对之前计算出的每个主成分对总方差贡献的比例"evr"进行累加,并将结果存储到"cumsum_evr"中。具体地说,"cumsum"函数可以对一个数组中的元素进行累加操作,并返回一个新的数组,其中第i个元素为原始数组中前i个元素的和。
在这个例子中,通过对每个主成分对总方差贡献的比例进行累加,可以得到一个新的数组"cumsum_evr",其中第i个元素表示原始数据的前i个主成分对总方差的贡献比例之和。该数组可以用于评估PCA降维后保留的主成分个数是否合适。通常,我们希望保留的主成分个数尽量少,同时又能够保留足够多的信息,以便于后续的模型训练和测试。因此,可以通过累加每个主成分对总方差贡献的比例,选择保留前几个主成分,以达到最优的模型效果。
需要注意的是,在使用"cumsum"函数计算累加和时,需要保证数组中的元素已经按照重要性排序。因此,在使用PCA模型对数据进行降维前,需要先对数据进行标准化处理,并确保每个主成分已经按照重要性排序。
explained_variance_ratio_.cumsum()
引用\[1\]:累积可解释方差贡献率曲线是一条以降维后保留的特征个数为横坐标,降维后新特征矩阵捕捉到的可解释方差贡献率为纵坐标的曲线,能够帮助我们决定n_components最好的取值。\[1\]通过计算每个特征所携带的信息量的累积和,可以得到累积可解释方差贡献率。这个曲线可以帮助我们确定在降维过程中保留多少个特征是合适的。当我们有很多特征时,一般选择转折点处的数据作为n_components的取值。\[1\]
问题:explained_variance_ratio_.cumsum()
回答:属性explained_variance_ratio_返回的是降维后每个新特征向量所占的信息量占原始数据总信息量的百分比,又称为可解释方差贡献率。\[3\]而cumsum()函数返回的是数组中每一个元素和其前面元素的累加和。\[1\]因此,explained_variance_ratio_.cumsum()可以用来计算降维后特征向量的总信息量占原始特征总信息量的百分比。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD](https://blog.csdn.net/qq_38163244/article/details/109237230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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