и их влиянием на точность и скорость:
pca_dimensions = [1,2,3,4,5,10,20,50,75,100,150,200]
pca_accuracy = []
pca_time = []
for dimensions in pca_dimensions:
# найти главные компоненты
pca = PCA(n_components = dimensions)
pca.fit(feature_list)
feature_list_compressed = pca.transform(feature_list[:])
# Вычислить точность, обеспечиваемую сокращенным набором признаков
accuracy, time_taken = accuracy_calculator(feature_list_compressed[:])
pca_time.append(time_taken)
pca_accuracy.append(accuracy)
print("For PCA Dimensions = ", dimensions, ",\tAccuracy = ",accuracy,"%",
",\tTime = ", pca_time[-1])
Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow
·
Анирад Коул
