😊 Sklearn实现线性判别分析 | Python Sklearn 判别分析
在机器学习的世界里，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的降维与分类技术。它不仅能够用于数据降维，还能帮助我们优化分类任务的表现。今天，我们将用Python中的`sklearn`库来实现LDA，并探索其强大的功能！
首先，我们需要导入必要的库：
```python
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
接着，加载一个经典的数据集——鸢尾花（Iris），并进行数据划分：
```python
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)
```
然后，初始化LDA模型并拟合数据：
```python
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) 将特征降到2维
lda.fit(X_train, y_train)
```
最后，我们可以使用LDA进行预测并评估模型性能：
```python
y_pred = lda.predict(X_test)
print("准确率：", lda.score(X_test, y_test))
```
通过LDA，我们不仅能简化高维数据，还能提升分类效果！💪 这种方法非常适合初学者和希望快速上手降维技术的朋友。🌟 想了解更多？快来动手试试吧！
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