python sklearn.decomposition FactorАнализ функций - PullRequest
0 голосов
/ 17 января 2020

Я выполняю факторный анализ в моей матрице доходности акций (200 * 676) с использованием sklearn.decomposition FactorAnalysis, и у меня есть три функции: fit, transform и transform_fit, какую из них мне следует использовать для получения факторных нагрузок?

1 Ответ

0 голосов
/ 17 января 2020

Полагаю, components_ - это коэффициент загрузки. Я только применял этот алгоритм в R раньше. Я не уверен, что это загрузка в Python. В качестве проверки нагрузка должна удовлетворять уравнению Cov = LL^T + Sigma. В python это

from sklearn.decomposition import FactorAnalysis
fa = FactorAnalysis(n_components=k, random_state=0)

# Check the dimension
# It should be (n_features, n_components)
fa.components_.T.shape

# Check equation
# It should be all True
fa.components_.T @ fa.components_ + np.diag(fa.noise_variance_) == fa.get_covariance()

Для более подробной информации, пожалуйста, обратитесь к этому документу https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.FactorAnalysis.html#sklearn .decomposition.FactorAnalysis .

...