Data Science | Вопросы собесов

📌 Когда нужно использовать метод главных компонентов ?



💬 Спрашивают в 14% собеседований



Метод главных компонентов (Principal Component Analysis, PCA) является мощным инструментом для анализа данных и используется в различных ситуациях.



1️⃣ Снижение размерности данных



Используется для уменьшения числа переменных в наборе данных, сохраняя при этом как можно больше информации. Это важно, когда:



➕ Данные имеют большое количество признаков: Высокая размерность данных может привести к проблемам с производительностью алгоритмов машинного обучения и к "проклятию размерности".



➕ Улучшение визуализации: Снижение размерности до 2 или 3 компонентов позволяет визуализировать данные и обнаруживать скрытые структуры и кластеры.



2️⃣ Удаление шума



Метод главных компонентов помогает отфильтровать шум из данных, выделяя основные компоненты, которые содержат значимую информацию, и игнорируя менее значимые компоненты, которые могут быть связаны с шумом.



3️⃣ Выявление скрытых зависимостей и структур



Позволяет выявить основные направления изменчивости в данных, что помогает понять, какие переменные наиболее важны и как они связаны друг с другом.



4️⃣ Предобработка данных перед применением других алгоритмов



Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше с данными меньшей размерности или с данными, в которых устранена мультиколлинеарность. PCA часто используется как шаг предобработки перед применением этих алгоритмов.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.datasets import load_iris



# Загрузка данных

data = load_iris()

X = data.data

y = data.target



# Применение PCA

pca = PCA(n_components=2)

X_pca = pca.fit_transform(X)



# Визуализация результатов

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)

plt.xlabel('Главный компонент 1')

plt.ylabel('Главный компонент 2')

plt.title('PCA на наборе данных Iris')

plt.show()

1️⃣ Биология и медицина: Анализ генетических данных, где число генов (признаков) очень велико.



2️⃣ Финансы: Анализ временных рядов финансовых данных для выявления основных факторов риска.



3️⃣ Изображения: Уменьшение размерности данных изображений для распознавания лиц или объектов.



PCA используется для уменьшения размерности данных, удаления шума и выявления скрытых зависимостей, что делает данные более управляемыми и информативными для анализа и машинного обучения.



🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ



🔒 База собесов | 🔒 База тестовых