写一个代码使用PCA进行降维并进行预测
时间: 2024-02-12 18:02:45 浏览: 30
好的,以下是一个简单的使用 PCA 进行降维并进行预测的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
# 使用 PCA 进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)
# 训练模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train_pca, y_train)
# 测试模型
accuracy = clf.score(X_test_pca, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
```
在这个示例中,我们使用了 scikit-learn 库中的 `load_iris()` 函数加载了一个经典的鸢尾花数据集。然后我们将数据集划分为训练集和测试集,使用 PCA 将数据降到了 2 维,训练了一个逻辑回归模型并对测试集进行了测试。最后我们打印出了模型的准确率。
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