主成分分析（PCA）の累積寄与率で見る特徴量エンジニアリング【python】 - ギークなエンジニアを目指す男
はじめに 主成分分析（PCA）とは 固有値と寄与率と累積寄与率 固有値 寄与率 累積寄与率 cancerデータセットで主成分分析 ロジスティック回帰でテスト 標準化 学習 主成分分析で寄与率を確認 2次元まで圧縮してプロット PCAの欠点 主成分分析後のデータでロジスティック回帰 はじめに 昨日、主成分分析の累積寄与率も特徴量選択に使えますよというアドバイスをTwitterでいただいたので、忘れないうちに勉強しておきます。 なるほど・・・ちょっと勉強してきます🙇— takapy | たかぱい (@takapy0210) 2019年2月6日 主成分分析（PCA）とは Principal Component Analysisの略であり、データセットの特徴量を相互に統計的に関連しないように回転する手法です。 回転したあとの特徴量から、データを説明するのに重要な一部の特徴量だけを抜き出すこと（次
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データ解析10 因子分析の基礎
