<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Katta ma'lumotlar to'plamida o'zgaruvchilarni kamaytirish va eng ko'p vakillarni tanlashning eng yaxshi usullari qanday?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Katta ma'lumotlar to'plamlarida o'zgaruvchilarni kamaytirish va eng ko'p vakillarni tanlash usullari scikit-learn va python yordamida muammo turiga va erishmoqchi bo'lgan maqsadlarga bog'liq. Ba'zi eng keng tarqalgan usullar quyidagilardir: - Asosiy komponentlarni tahlil qilish (PCA), bu asl o'zgaruvchilarni asosiy komponentlar deb nomlangan ortogonal o'zgaruvchilarning to'plamiga aylantiradi, ular ma'lumotlardagi o'zgaruvchanlikning katta qismini oladi. - Chiziqli Diskriminatsion tahlil (LDA), bu o'zgaruvchilarning chiziqli kombinatsiyalarini topishga qaratilgan bo'lib, ular ma'lumotlar sinflari yoki toifalarini eng yaxshi ajratib turadi. - Feature Selection (Feature Selection), bu maqsadli o'<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qanday boshqa funksiyalardan foydalanib sckikit-learn va python bilan metodlarni qo'llash mumkin<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Scikit-learn va Python yordamida katta ma'lumotlar to'plamlarida o'zgaruvchilarni kamaytirish va eng ko'p vakillarni tanlash uchun bir nechta texnika va usullar mavjud. Quyidagilar eng ko'p ishlatiladigan usullardir: Asosiy komponentlarni tahlil qilish (PCA): PCA - ma'lumotlar to'plamining o'lchovini kamaytirish uchun ishlatiladigan texnika bo'lib, ma'lumotni kichikroq o'lchovli makonga loyihalashtirish orqali barcha o'lchovlarni yo'q qilish.<|eot_id|>