【python scikit-learn】次元削減

次元削減とは？

次元削減とは、データセット内の特徴量の数を減らすことを指します。次元削減を行うことで、データセット内の特徴量の数を減らすことで、計算時間を短縮したり、モデルの複雑さを減らしたりすることができます。

scikit-learnの機能

scikit-learnは、Pythonで次元削減を行うためのライブラリです。scikit-learnでは、主成分分析（PCA）、線形判別分析（LDA）、因子分析（FA）などの次元削減アルゴリズムを提供しています。

scikit-learnを使った次元削減の例

以下の例では、scikit-learnを使って主成分分析（PCA）を行います。

# ライブラリのインポート
from sklearn.decomposition import PCA
# データセットの読み込み
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 主成分分析の実行
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)
# 結果を表示
print(pca.explained_variance_ratio_)

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

[0.99244289 0.00755711]

この出力は、主成分分析によって得られた2つの特徴量が、元のデータセットの特徴量のどの程度を説明しているかを示しています。この例では、99.2％の特徴量が説明されていることがわかります。