나는 내 문제의 차원을 줄이기 위해 <code>from sklearn.decomposition import PCA library, IncrementalPCA</code>을

Question

사용하고 세트 :

training_data = [...] 
training_target = [...] 
test_data = [...] 
test_target = [...] 
ipca = IncrementalPCA(n_components, batch_size) 
new_training_data = ipca.fit_transform(training_data) 

가 주어진 분류와 테스트를 실행하려면, 내가 설정 한 시험에 맞게 필요 새로운 학습 집합의 크기를 줄이기 위해 학습 집합에서 얻은 정보 (고유 값 및 고유 벡터와 같은 값). 그러나 ipca.fit_transform(data)이 나에게 어떤 것도 반환하지 않기 때문에 어떻게이 라이브러리 (또는 다른 어떤 것)로 이것을 할 수 있습니까? 예를 들어, 시험 세트의 치수를 재조정하거나 어떤 값을 돌려 주겠습니까?

Answer 1

fit 또는 fit_transform을 호출 한 후 변환은 IncrementalPCA 개체 내부에서 발생합니다. icpa.fit_transform에 전화하면 지정된 데이터를 변환하는 주요 구성 요소를 판별하고 해당 변환을 데이터에 적용하도록 지시합니다. 다른 데이터 세트를 변형하려면 훈련 된 IncrementalPCA 개체의 transform 메서드를 사용하십시오.

new_test_data = icpa.transform(test_data)