Введение
Модуль cross_decomposition
в scikit-learn содержит контролируемые оценщики для снижения размерности и регрессии, конкретно для алгоритмов Partial Least Squares (PLS). Эти алгоритмы находят фундаментальное отношение между двумя матрицами, проектируя их в ниж-мерное подпространство таким образом, чтобы ковариация между преобразованными матрицами была максимальной.
В этом практическом занятии мы исследуем различные алгоритмы cross decomposition, предоставляемые scikit-learn, и узнаем, как использовать их для задач по снижению размерности и регрессии.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.