Pca, 特徵篩選, 歷史回測, 投資組合.
PCA(n_components=n_components) Pc = pca.fit(X_train) PCA 解釋變數 第一主成分表示了原始資料中最大的變異數，第二個主成分表示了原始資料中的第二大變異數，並以次類推。 fig, axes = plt.subplots(ncols=2) Series1 = pd.Series(Pc.explained_variance_ratio_[:n_components ]).sort_values() Series2 = pd.Series(Pc.explained_variance_ratio_[:n_components ]).cumsum()