Pythonのsklearnメソッド　cross_decomposition

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のcross_decompositionモジュールは、クロスデコンポジション法（Cross Decomposition）を用いてデータ間の情報共有や多変量解析を行うためのクラスと関数を提供します。クロスデコンポジション法は、複数のデータセット間の相互作用を調査し、それらのデータセットの構造を理解するための技術です。このモジュールにはいくつかのクラスが含まれており、主要なものには以下があります：

1. CCA (Canonical Correlation Analysis): CCAクラスは、カノニカル相関分析を実行するためのクラスです。カノニカル相関分析は、複数のデータセットの間で最大の相互相関を見つけるために使用され、それらのデータセットの特徴量を組み合わせることができます。

2. PLS (Partial Least Squares): PLSRegressionおよびPLSCanonicalクラスは、偏最小二乗法を実行するためのクラスです。偏最小二乗法は、複数の特徴量間の相互作用をモデル化し、予測モデルを構築するために使用されます。

3. CCA与えられた尺度で射影: PLSRegressionおよびPLSCanonicalクラスは、与えられた尺度で射影を実行します。これにより、多変量解析のさまざまな側面を調査できます。

これらのクラスは、多変量データの相互作用を調査したり、異なるデータセット間で情報を共有したりする際に非常に役立ちます。例えば、複数のデータセットから情報を抽出し、それらを組み合わせて予測モデルを構築する場合などが考えられます。また、クロスデコンポジション法は、データの次元削減やノイズの除去など、データ解析のさまざまな側面で使用できます。

以下は、CCAクラスを使用してカノニカル相関分析を実行する基本的な例です：

python
from sklearn.cross_decomposition import CCA
import numpy as np

# サンプルデータを作成
X = np.array([[0., 0., 1.], [1., 0., 0.], [2., 2., 2.], [3., 5., 4.]])
Y = np.array([[0.1, -0.2], [0.9, 1.1], [6.2, 5.9], [11.9, 12.3]])

# CCAモデルのインスタンス化とフィッティング
cca = CCA(n_components=2)
cca.fit(X, Y)

# カノニカルスコアを取得
X_c, Y_c = cca.transform(X, Y)

この例では、CCAクラスを使用してカノニカル相関分析を実行し、カノニカルスコアを取得しています。カノニカルスコアは、データセットXとYの間の最大相互相関情報を表します。