PCATransform

安定性: 安定

主な用途

PCATransform は直接呼び出しでも Pipeline の構成要素としても使える既成の前処理変換です。

代表的なシグネチャ

PCATransform(n_components=None, whiten=False, align="intersection")
PCATransform.fit_transform(x)

最小例

from gwexpy.timeseries import PCATransform

components = PCATransform(n_components=2).fit_transform(ts_matrix)

関連理論

• Validated Algorithms

• 数値的安定性と精度

関連チュートリアル

• ML 前処理手法

• ML 前処理ケーススタディ

API リファレンス

詳細な生成済み API はこのページの下部に続きます。

継承元: Transform

既存の分解ヘルパーを使用した PCA ラッパー。

メソッド

__init__

__init__(self, n_components: Optional[int] = None, *, multivariate: bool = True, align: str = 'intersection', **kwargs)

self を初期化します。正確なシグネチャは help(type(self)) を参照してください。

(Transform から継承)

fit

fit(self, x)

データに変換をフィットします。self を返します。

(Transform から継承)

fit_transform

fit_transform(self, x)

フィットと変換を一度に実行します。

inverse_transform

inverse_transform(self, y)

変換を逆適用します。すべての変換がこれをサポートしているわけではありません。

(Transform から継承)

transform

transform(self, x)

データに変換を適用します。サブクラスで実装する必要があります。

(Transform から継承)