sklearn.lda.LDA() 和 sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis() 之间的区别

difference between sklearn.lda.LDA() and sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis()

在阅读有关使用 python 的 LinearDiscriminantAnalysis 的过程中,我有两种不同的方法来实现它,可在此处获得, http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html#sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis

在这些方法中,签名在这里,

sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver=’svd’, shrinkage=None, priors=None, n_components=None, store_covariance=False, tol=0.0001)

现在我又找到了一种具有相同类型签名的方法,可在此处获得,

http://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.lda.LDA.html

sklearn.lda.LDA(solver='svd', shrinkage=None, priors=None, n_components=None, store_covariance=False, tol=0.0001)

我只是想知道两者之间有什么区别。我们应该在项目中使用哪种方法,为什么?

它们似乎完全相同(我假设 LDA 是 LinearDiscriminantAnalysis 的缩写),如文档所示:

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html

http://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.lda.LDA.html

因为这些页面是相同的,甚至是示例代码,除了 sklearn.lda.LDA 的所有引用都已被 sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis 替换之外,我认为哪一个并不重要你用过。

我希望这能回答您的问题,它们是一样的!

根据文档,它们在此处可用,正如@Atto 所提到的

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html

http://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.lda.LDA.html

现在基本上LDA基本是老版本,LinearDiscriminateAnalys是新更新的,首选