pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']
时间: 2023-08-15 20:07:37 浏览: 231
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先,通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为0.9,表示要将数据降到原来的90%信息量。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca和new_test_pca中。接着,再次定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为16,表示要将数据降到原来的16个特征。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca_16和new_test_pca_16中,并将训练集的目标变量(假设为'target')添加到new_train_pca_16中。最终,new_train_pca_16和new_test_pca_16可以作为降维后的新数据集用于模型训练和测试。
相关问题
pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X1_scaled) X1_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X2_scaled) X2_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X3_scaled) X3_pca=pca.transform(X3_scaled) pca.fit(X4_scaled) X4_pca=pca.transform(X4_scaled) pca.fit(X5_scaled) X5_pca=pca.transform(X5_scaled) pca.fit(X6_scaled) X6_pca=pca.transform(X6_scaled) pca.fit(X7_scaled) X7_pca=pca.transform(X7_scaled) pca.fit(X8_scaled) X8_pca=pca.transform(X8_scaled) pca.fit(X9_scaled) X9_pca=pca.transform(X9_scaled) pca.fit(X10_scaled) X10_pca=pca.transform(X10_scaled) pca.fit(X11_scaled) X11_pca=pca.transform(X11_scaled) pca.fit(X12_scaled) X12_pca=pca.transform(X12_scaled) pca.fit(X13_scaled) X13_pca=pca.transform(X13_scaled) pca.fit(X14_scaled) X14_pca=pca.transform(X14_scaled) pca.fit(X15_scaled) X15_pca=pca.transform(X15_scaled) #生成变量 X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca,如何让这15个变量做支持向量机预测
您可以使用scikit-learn库中的SVM模型来对这15个变量进行预测,以下是示例代码:
``` python
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将15个变量组合成一个特征矩阵X
X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new))
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)
```
在上面的示例代码中,我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后,我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着,我们使用`SVC`函数创建了一个SVM模型,并使用`fit`方法对模型进行训练。最后,我们使用`predict`方法对测试集进行预测,并将结果保存在`y_pred`变量中。
解释pca = PCA(n_components = 2) #训练数据 x=pca.fit_transform(df.values)
这段代码是使用PCA降维算法将数据降到2维,并返回降维后的数据。具体解释如下:
1. `PCA(n_components = 2)`:创建一个PCA模型,其中`n_components`参数指定将数据降到2维。
2. `pca.fit_transform(df.values)`:对数据`df.values`进行训练并执行降维操作,返回降维后的数据。其中`fit_transform()`方法将数据拟合到PCA模型中并执行降维操作。
最终,`x`是降维后的数据,它是一个二维数组,每行代表一个样本,每列代表一个降维后的特征。这个过程可以帮助我们更好地理解数据,发现数据中的模式和规律。
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