本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。我们将降维方法应用于数据集，并通过回归和分类分析评估其有效性。我们将降维方法应用于从与不同领域相关的 UCI 中获取的各种数据集。总共选择了 15 个数据集，其中 7 个将用于回归，8 个用于分类。
为了使本文易于阅读和理解，仅显示了一个数据集的预处理和分析。实验从加载数据集开始。数据集被分成训练集和测试集，然后在均值为 0 且标准差为 1 的情况下进行标准化。
然后会将降维技术应用于训练数据，并使用相同的参数对测试集进行变换以进行降维。对于回归，使用主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）进行降维，另一方面对于分类，使用线性判别分析（LDA）
降维后就训练多个机器学习模型进行测试，并比较了不同模型在通过不同降维方法获得的不同数据集上的性能。
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标签：训练,回归,降维,丢失,测试,维度,数据 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/17021414.html