【笔记】scikit-learn中的PCA（真实数据集）

sklearn中的PCA（真实的数据集）

（在notebook中）

加载好需要的内容，手写数字数据集

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  from sklearn import datasets

  digits = datasets.load_digits()
  X = digits.data
  y = digits.target

首先对数据集进行分割

  from sklearn.model_selection import train_test_split

  X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=666)

相应的在X_train中用shape可以看出来，其中有1347个样本，每个样本有64个特征

结果如下

我们用KNN来训练，引入方法，进行初始化以后进行fit

  %%time
  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

  knn_clf = KNeighborsClassifier()
  knn_clf.fit(X_train,y_train)

结果如下

看一下这样的准确度是多少

  knn_clf.score(X_test,y_test)

结果如下

这就是我们使用全部的数据集进行训练以后进行识别得到的结果

然后我们尝试用sklearn中的PCA来进行降维

引入并进行实例化，维度设置为2，然后进行fit操作，传入以后就可以得到X_train_reduction（对训练数据集降维以后的结果），同样，对测试数据集一样进行降维

  from sklearn.decomposition import PCA

  pca = PCA(n_components=2)
  pca.fit(X_train)
  X_train_reduction = pca.transform(X_train)
  X_test_reduction = pca.transform(X_test)

这样就可以生成一个新的KNN识别器，同样的操作以后

  %%time
  knn_clf = KNeighborsClassifier()
  knn_clf.fit(X_train_reduction,y_train)

结果如下

可以发现计算的时间降低了非常多，这就是对于高维数据来说，将其降维到低维以后将会大大的节省计算的时间

那么我们再来看一下这个识别器的精度如何

  knn_clf.score(X_test_reduction,y_test)

结果如下

可以发现，这个精度降低了很多，这不是能接受的，这样就有了一个矛盾，速度提升了许多但是同时精度也降低了很多，很显然两维太低了，那么我们怎么找到好一些的维度数呢，在pca中有pca.explained_variance_ratio_，这个数据就告诉我们维持的方差，那么想要方差维持最大，这就可以找到

  pca.explained_variance_ratio_

结果如下（这个意思就是有两个比例，一个0.14上下，一个0.13上下，其就是两个轴，第一个轴可以解释原数据的14.5%的方差，第二个可以解释原数据13.7%的方差，也就是这个二维一共包含了方差的28%上下，剩下的全部都丢失了）

那么我们怎么找呢

首先实例一下pca，然后传入训练数据集对应的特征数，然后进行fit操作，并打印出

  pca.explained_variance_ratio_

  pca = PCA(n_components=X_train.shape[1])
  pca.fit(X_train)
  pca.explained_variance_ratio_

结果如下（这就是对于主成分来说，依次的可以解释的方差是多少，这就可以表示成每一个轴的重要程度）

这里我们做一个折线图，横轴是维度，纵轴是前i个轴解释的方差的和

  plt.plot([i for i in range(X_train.shape[1])],
     [np.sum(pca.explained_variance_ratio_[:i+1]) for i in       range(X_train.shape[1])])

图像如下（通过这个图就可以看出来相应的需要的维度数以及重要程度）

在sklearn中的PCA，如果说希望数据保持95%以上的信息，可以直接传入一个0到1的数字，即就是解释多少的方差，然后进行fit

  pca = PCA(0.95)
  pca.fit(X_train)

结果如下

使用pca.n_components_看一下需要多少的维度

结果如下（即28个维度就可以保持95%以上）

这时候来运行一下，同时看一下要多长时间

  X_train_reduction = pca.transform(X_train)
  X_test_reduction = pca.transform(X_test)

  %%time
  knn_clf = KNeighborsClassifier()
  knn_clf.fit(X_train_reduction,y_train)

结果如下

同时我们看一下这个准确度如何

  knn_clf.score(X_test_reduction,y_test)

结果如下

可以说这样的操作比全样本快，精确度虽然低，这是可以接受的，有时候是可以牺牲精度来换取时间的

将数据降到二维也不是说一点用没有，其还可以进行可视化

  pca = PCA(n_components=2)
  pca.fit(X)
  X_reduction = pca.transform(X)
  X_reduction.shape

结果如下

此时就可以对数据进行绘制

  for i in range(10):
      plt.scatter(X_reduction[y==i,0],X_reduction[y==i,1],alpha=0.8)

结果如下

可以发现，有些数据到了二维也有很好的区分度，那么如果要使用这种数据的话，实际上用二维也是可以的