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二次判别分析（QuadraticDiscriminantAnalysis）

组件名称二次判别分析（QuadraticDiscriminantAnalysis）
工具集机器学习/分类/二次判别分析（QuadraticDiscriminantAnalysis）
组件作者雪浪云-燕青
文档版本1.0
功能二次判别分析（QuadraticDiscriminantAnalysis）算法
镜像名称ml_components:3
开发语言Python

组件原理​

与线性判别分析类似，二次判别分析是另外一种线性判别分析算法，二者拥有类似的算法特征，区别仅在于：当不同分类样本的协方差矩阵相同时，使用线性判别分析；当不同分类样本的协方差矩阵不同时，则应该使用二次判别。

为了清楚的了解LDA和QDA的应用差异，下图显示了在固定协方差矩阵以及不同协方差矩阵下LDA和QDA的表现差异：

由图中可以看出，在固定协方差矩阵下，LDA和QDA是没有分类结果差异的（上面两张图）；但在不同的协方差矩阵下，LDA和QDA的分类边界明显存在差异，而且LDA已经不能准确的划分数据（下面两张图）。

组件

  • 组件图：

输入桩​

支持单个csv文件输入。

输入端子1​

  • 端口名称：训练数据
  • 输入类型：Csv文件
  • 功能描述： 输入用于训练的数据

输出桩​

支持sklearn模型输出。

输出端子1​

  • 端口名称：输出模型
  • 输出类型：sklearn模型
  • 功能描述： 输出训练好的模型用于预测

参数配置​

类别的先验概率​

  • 功能描述：类别的先验概率
  • 必选参数：否
  • 默认值：（无）

正则化参数​

  • 功能描述：模型的正则化参数
  • 必选参数：是
  • 默认值：true

奇异值阈值​

  • 功能描述：奇异值阈值
  • 必选参数：否
  • 默认值：（无）

需要训练​

  • 功能描述：该模型是否需要训练，默认为需要训练。
  • 必选参数：是
  • 默认值：true

特征字段​

  • 功能描述： 特征字段
  • 必选参数： 是
  • 默认值： （无）

识别字段​

  • 功能描述： 目标字段
  • 必选参数： 是
  • 默认值： （无）

使用方法​

  • 将组件拖入到项目中
  • 与前一个组件输出的端口连接（必须是csv类型）
  • 点击运行该节点

测试用例​

模板​

右面板配置​

  • 参数设置：

  • 字段设置：

输入的数据：​

输出的结果：​

  • 输出模型：