41、降维技术与集成学习：原理、实践与比较

降维技术与集成学习：原理、实践与比较

1. 降维技术概述

在处理现代数据集时，可扩展性是一个常见的挑战。为了应对这一挑战，我们可以采用多种降维技术。这些技术能够在减少数据维度的同时，尽量保持数据的关键信息，从而提高模型的性能和效率。

1.1 降维实验：创建新数据集

我们将通过一个具体的实验来展示如何创建一个新的数据集。首先，导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

接着，创建一个简单的数据框：

# Creating a simple data frame
df = pd.np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(df.shape)
df

然后，从正态分布中采样一些数据点。正态分布有两个参数：均值（mean）和标准差（standard deviation）。我们可以使用 np.random.normal() 函数来生成随机样本：

# Defining the mean and standard deviation
mu, sigma = 0, 0.1 
# Generating random sample
noise = np.random.normal(mu, sigma, [2,3]) 
noise.shape