7eaddd9a54
ML - устранение неточностей и багов ML - оптимизация производительности DecisionTreeRegressor.Fit, RandomForestRegressor.Fit ML - тесты
25 lines
631 B
ObjectPascal
25 lines
631 B
ObjectPascal
// В этом примере PCA уменьшает число признаков
|
||
// с двух до одного.
|
||
|
||
uses MLABC;
|
||
|
||
begin
|
||
var X := new Matrix(5, 2);
|
||
X[0, 0] := 1; X[0, 1] := 2;
|
||
X[1, 0] := 2; X[1, 1] := 4;
|
||
X[2, 0] := 3; X[2, 1] := 6;
|
||
X[3, 0] := 4; X[3, 1] := 8;
|
||
X[4, 0] := 5; X[4, 1] := 10;
|
||
|
||
Println('Размер до PCA: ', X.RowCount, 'x', X.ColCount);
|
||
|
||
var pca := new PCATransformer(1);
|
||
pca.Fit(X);
|
||
var X1 := pca.Transform(X);
|
||
|
||
Println('Размер после PCA: ', X1.RowCount, 'x', X1.ColCount);
|
||
Println;
|
||
Println('Преобразованные данные:');
|
||
X1.Println;
|
||
end.
|