Introduzione alla PCA in Python con Sklearn, Pandas e Matplotlib
PCA in Python with Sklearn, Pandas, and Matplotlib
Impara l’intuizione dietro PCA in Python e Sklearn trasformando un dataset multidimensionale in un numero arbitrario di dimensioni e visualizzando i dati ridotti con Matplotlib
Come analisti e scienziati dei dati, spesso ci troviamo di fronte a sfide complesse a causa della crescente quantità di informazioni disponibili.
È innegabile che l’accumulo di dati da varie fonti sia diventato una costante nella nostra vita. Scienziato dei dati o meno, praticamente tutti descrivono un fenomeno come una collezione di variabili o attributi.
È molto raro lavorare alla risoluzione di una sfida analitica senza dover affrontare un set di dati multidimensionale – ciò è particolarmente evidente oggi, dove la raccolta dati è sempre più automatizzata e la tecnologia ci consente di acquisire informazioni da una vasta gamma di fonti, tra cui sensori, dispositivi IoT, social media, transazioni online e molto altro.
Ma all’aumentare della complessità di un fenomeno, aumentano anche le sfide che lo scienziato dei dati deve affrontare per raggiungere i suoi obiettivi.
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Queste sfide potrebbero includere…
- Alta dimensionalità: Avere molte colonne può portare a problemi di alta dimensionalità, rendendo i modelli più complessi e difficili da interpretare.
- Dati rumorosi: La raccolta automatica dei dati può portare alla presenza di errori, dati mancanti o dati non affidabili.
- Interpretazione: L’alta dimensionalità significa bassa interpretabilità – è difficile capire quali siano le caratteristiche più influenti per un certo problema.
- Overfitting: Modelli troppo complessi possono soffrire di overfitting, cioè un’adattamento eccessivo ai dati di addestramento, con conseguente scarsa capacità di generalizzare nuovi dati.
- Risorse computazionali: L’analisi di set di dati grandi e complessi richiede spesso risorse computazionali significative. La scalabilità è una considerazione importante.
- Comunicazione dei risultati: Spiegare le scoperte ottenute in modo comprensibile da un dataset multidimensionale è una sfida importante, specialmente quando si comunica con…
