TruncatedSVD - 解释的方差

Question

对于RandomizedPCA中的sci-kit learn，我可以看到explained_variance_ratio_属性中每个组件解释的差异。我可以从TruncatedSVD获得相同的东西吗？我想知道让TruncatedSVD返回更多组件是否值得。

注意：我甚至不知道'解释方差'的概念是否适用于TruncatedSVD技术。

Answer 1

我需要检查，但即使explained_variance_ratio_的{​​{1}}可能会被破坏。当你截断SVD时，我认为没有一种有原则的方法来计算它。

修改：我刚刚通过从数据计算真实解释的方差率来检查this notebook，确实RandomizedPCA正在说谎。

最后，如果你想计算真正解释的方差，你可以从数据中做到：

RandomizedPCA

第二次修改：我在此处报告了此问题：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/2663