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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

解決済

主成分分析(PCA)でn_components=100でできない

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総合スコア12

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/08/11 06:01

前提・実現したいこと

PCA で 主成分100 で訓練する。

発生している問題・エラーメッセージ

lang

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-36-c09bd3c28de9> in <module>() ----> 1 pca = PCA(n_components=100, whiten=True, random_state=0).fit(X_train) 2 X_train_pca = pca.transform(X_train) 3 X_test_pca = pca.transform(X_test) C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\pca.py in fit(self, X, y) 327 Returns the instance itself. 328 """ --> 329 self._fit(X) 330 return self 331 C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\pca.py in _fit(self, X) 390 # Call different fits for either full or truncated SVD 391 if svd_solver == 'full': --> 392 return self._fit_full(X, n_components) 393 elif svd_solver in ['arpack', 'randomized']: 394 return self._fit_truncated(X, n_components, svd_solver) C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\pca.py in _fit_full(self, X, n_components) 408 raise ValueError("n_components=%r must be between 0 and " 409 "n_features=%r with svd_solver='full'" --> 410 % (n_components, n_features)) 411 412 # Center data ValueError: n_components=100 must be between 0 and n_features=30 with svd_solver='full'

該当のソースコード

pca = PCA(n_components=100, whiten=True, random_state=0).fit(X_train)

試したこと

エラー通りn_componentを0~30に下げれば実行できましたが、何としてでもn_components=100でやりたいです。検討がつきませんでした。

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