sklearn.lda.lda()和sklearn.disceriminant_analysis.lineardissc

Question

在阅读有关线性歧视的时间的持续时间中，我使用Python有两种不同的方法来实现它，这些方法可在此处使用，http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.lineardiscriminantanalysis.html#sklearn.discriminant_analanter_analysis.lineardiseardiscriminantanalanalanalanalanalyanalsysy

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，我再次找到了另一种具有相同签名的方法，此处可用，

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

Answer 1

根据文档，它们可在此处获得，@atto

提到

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

和

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

现在，LDA基本上是一个较旧的版本，并且新更新了LinearDiscriminataLys，并且是首选

Answer 2

，它们似乎完全相同（我认为LDA是线性歧视抗分析的简短），如文档所示：

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

和

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

由于这些页面是相同的，甚至与示例代码相同，除了sklearn.lda.LDA的所有参考已被sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis取代的事实，我认为您完全使用哪一个。

我希望这可以回答您的问题，它们是一样的！