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Classification Learner: Welcher Features bei aktivierter PCA

 

robertradar
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     Beitrag Verfasst am: 23.08.2018, 15:26     Titel: Classification Learner: Welcher Features bei aktivierter PCA
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich möchte einen Klassifikator designen, der höchstens M Features nutzt. Wenn man in der Toolbox PCA aktiviert, hat man die Möglichkeit, die Anzahl der Features auf N<=M zu reduzieren. Ich nehme an, dass die Toolbox dann die besten N Features hinsichtlich der Datentrennung nutzt.

Woher weiß ich/wo kann ich nachsehen, welche N meiner M Features verwendet worden sind?

Ferner wundert es mich, dass trotz der Wahl von N=M die Accuracy immer um 1 bis 2 % schlechter ist als bei deaktivierter PCA. Also wieso ein unterschiedliches Ergebnis bei gleichen Features?
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Harald
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Beiträge: 24.487
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     Beitrag Verfasst am: 23.08.2018, 16:19     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

PCA ist eine Datentransformation, keine selektion. Die neuen Größen sind Linearkombinationen der bisherigen Größen. Die Linearkombinationen werden so gewählt, dass möglichst viel der Varianz in den neuen Größen enthalten ist.

Grüße,
Harald
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robertradar
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Beiträge: 57
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     Beitrag Verfasst am: 24.08.2018, 11:00     Titel:
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Verstehe. Mich hatte die Unterschrift "N/M features" dahingehend irritiert.
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