ACP (Analyse en Composantes Principales) avec Python | Initiation (Vidéo 1/4)

“L'idée générale derrière l'ACP est la décorrélation des variables. En effet l'ACP transforme les variables d'un jeu de données en un nouvel ensemble de variables appelées composantes principales. Chacune de ces composants représente (explique) un certain pourcentage de la variabilité totale des données le long d'un axe orthogonal les uns aux autres. Le premier axe (donc la première composante principale) est la direction dans laquelle les données varient le plus.” [Extrait de mon Livre Machine Learning par la Pratique : https://www.amazon.fr/gp/product/B08F...]

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✅ Voici un projet réel d’application de l’ACP (Projet n°10 de mon livre sur le Machine Learning par la pratique) : Construction d’un modèle de Machine Learning avec des données de plus de 1500 variables : https://www.amazon.fr/gp/product/B08F...

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