如何在Python中执行PCA后生成预测

Question

如果我有训练集trainX，trainy，我知道您可以使用

运行PCA

pca = PCA(n_components=5)
Xred = pca.fit(trainX).transform(trainX)

如果我想运行一个模型，比如说线性回归，那么我可以在testX上运行PCA吗？

像这样：

clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(trainX, trainY)
testXred = pca.fit(testX).transform(testX)
predictions = clf.predict(testXred)

或者我只在训练集上运行PCA，所以线性回归预测应该是这样吗？

predictions = clf.predict(testX)

还是这个？

testXred = pca.fit(trainX).transform(testX)
predictions = clf.predict(testXred)

Answer 1

如果您的意思是想在进行线性回归之前使用PCA降低噪音，这里有一个例子，可能会有所帮助： Using PCA on linear regression