PythonでLDAをsklearnを用いて実行しています。
そこで、lda.fitとlda.transformを使用する上で疑問に思うことがあるので質問させていただきます。
Python
1lda = LDA(n_components=2) 2lda.fit(X_1, y_1) 3 4Z_1 = lda.transform(X_1) 5Z_2 = lda.transform(X_2)
X_1とX_2は同じような特徴を持つデータセットである時に(X_1は教師ラベルを持つ訓練データでX_2は教師ラベルを持たないテストデータ)、
lda.fitでX_1の多次元のデータとy_1の教師ラベルのデータを適用した時に、lda.transformでX_1を2次元に次元削減できるのは理解できるのですが、未知のデータであるX_2に対しても同じように次元削減できてしまいます。
この場合、Z_2で適用される次元削減はうまくいっているのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
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