如何將scikit-learn（make_circle）替換為我自己的數據集？

Question

我正在嘗試將自己的數據集集成到scikit learning中。 我的數據集是分類數據，我編碼為數值數據，它具有3列和100行。 當前的scikit學習數據集是使用make_circle（）創建的。

X, Y = make_circles(n_samples=n, noise=0.07, factor=0.4) 

我做了什么？

我使用熊貓讀取數據集。

col_names = ['Relation', 'Entity1', 'Entity2']
# load dataset
pima = pd.read_csv("encode.csv", header=None, names=col_names)
pima.head()

電流輸出：

Relation    Entity1     Entity2
 3       0       0
 0       1       2
 2       9       0
 3       5       3
 1       4       1
 2       6       0
 3       3       4

但是我想將此基於make_circle（）的數據集添加到二維空間中。

Answer 1

您必須應用降維並將其縮減為2維。

您可以使用PCA或UMAP之類的東西。

檢查這篇文章 。 它應該非常有用。

使用UMAP：

import umap

reduced = umap.UMAP().fit_transform(pima)

使用PCA：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
reduced = pca.fit_tranform(pima)