machine-learning - ランダム射影による次元削減に対するrandomSeedの効果は何ですか?

Question

1) inでのrandomSeedパラメーターdimensionality reductionの影響は何ですか?random projectionweka

2) 第二に、それはdimensionality reduction情報を失わないと言われています. しかし、numberOfAttributes小さく設定すると精度が向上することがわかりました. 一方、numberOfAttributes現在の(実際の) 値に近い値または大きな値を設定すると, 精度が低下するか?

Answer 1

ランダム シード パラメータを理解するには、Google で「乱数シード」を検索してください。

次元削減は情報を失いますが、次元が低いほど最適化が容易になります。失われたデータは気を散らすノイズになることもあるため、損失の多いアプローチによってパフォーマンスが向上する場合があることに驚かないでください。それに頼らないでください。