因子分析Scikit

Question

我想對某些財務數據使用scikit的因子分析來找到在模型中使用的beta。 FA有一個稱爲n_components和tolerance的參數。我在圍繞這些變量如何影響結果方面遇到了一些麻煩。我已閱讀文檔並完成了研究，但無法找到任何相關信息。我是機器學習的新手，而不是數據統計嚮導。有人可以解釋這些影響算法的結果嗎？

Answer 1

從sklearn.decomposition.FactorAnalysis

n_components：INT |無

潛在空間的維度，變換後獲得的X的組件數量。如果爲None，則n_components設置爲功能的數量。

tol：float EM算法的停止容差。

我假設你的財務數據是一個帶有(n_samples, n_features)形狀的矩陣。因子分析使用期望最大化（EM）優化器來找到能夠在n_tolerance的公差範圍內準確建模數據的最佳高斯分佈。簡單來說，n_components是高斯分佈的維數。

可以使用高斯分佈建模的數據有時在一個維度上可以忽略不計。想象一個沿其深度壓扁的橢圓體，使其類似橢圓。如果原始數據是橢圓體，那麼您需要使用n_components = 2，以便您可以用最簡單的模型對數據建模。