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※ 引述《ahdrew51 (水喔)》之銘言：
: Scikit-learn 中有一篇'Plot different SVM classifiers in the iris dataset'的教
: 學
: 其中他的features只取了兩個
: 這樣到底是為什麼能簡化問題呢？
: 如果要取全部的features（4個還5個）要怎麼去改呢？
: 我現在正在學把分類的結果畫圖出來
: 對這部分有問題 尤其是畫圖的部分
: 希望有大大能夠幫助我
: 謝謝
我照著熱心網友給我回覆的方法，也就是先做PCA，使feature降維成2，再來畫圖
我是在讀完檔案後馬上對其做PCA，但會出現一個問題
雖然圖能夠畫出來，但因為一開始就先把數遽降維，使的辨識率變低了
我想，事先對輸入的DATA做降維當然會造成辨識率變低
有什麼方法能夠使用所有的feature又不會影響到辨識率呢?
謝謝各位
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