LDA (Topic)
문서 컬렉션에서 토픽을 발견하는 잠재 디리클레 할당입니다. Latent Dirichlet Allocation for discovering topics in document collections.모델 유형
- 카테고리:
dimensionality-reduction - 라이브러리:
sklearn
핵심 학습 포인트
- 데이터 분포와 모델 가정을 함께 확인합니다.
- 하이퍼파라미터 변화가 결정 경계/예측값에 미치는 영향을 확인합니다.
- 검증셋 기준으로 일반화 성능을 확인합니다.
주요 하이퍼파라미터
| 키 | UI 라벨 | 타입 | 기본값 |
|---|---|---|---|
nComponents | N Topics | slider | 2 |
실습 및 공식 문서
- ML Visual LAB: /dimensionality-reduction/lda-topic
- 공식 문서: Stable 문서
- 공식 API 인덱스: 바로가기