===Пример кода scikit-learn===
Пример выделения признаков с помощью PCA в scikit-learn:
// # Импорт библиотек
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
// X -- датасет, n -- число извлекаемых признаков= ... # загрузка X Y = ... # загрузка Y # Разделение данных на train и test def extractPCAXtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, nY): clf = ... # берем какой-то классификатор # Обучаем PCA для выделения 5 признаков pca = PCA(n_components=n5) return pca.fit_transformfit(XXtrain) # Изменяем наши датасеты под выбранные признаки Xtrain = pca.transform(Xtrain) Xtest = pca.transform(Xtest) # Обучаем классификатор и проверяем точность его работы clf.fit(Xtrain, Ytrain) print ("Score: %.6f" % clf.score(Xtest, Ytest))
===Примеры кода на языке Scala===
SBT зависимость:
