Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

224 | Capítulo 8: Redução da Dimensionalidade

Os melhores kernel e hiperparâmetros estão disponíveis pela variável best_params_:

>>> print(grid_search.best_params_)

{'kpca__gamma': 0.043333333333333335, 'kpca__kernel': 'rbf'}

Outra abordagem, desta vez inteiramente não supervisionada, é a seleção do kernel e dos

hiperparâmetros que produzem o menor erro de reconstrução. No entanto, a reconstrução

não é tão fácil quanto com o PCA linear. Veja o porquê. A Figura 8-11 mostra o conjunto de

dados 3D original do rolo suíço (superior esquerdo) e o conjunto de dados 2D resultante

utilizando um Kernel RBF após o kPCA ser aplicado (canto superior direito ...