2021-05-21
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壓縮思維筆記:PCA的優(yōu)缺點(diǎn)
PCA的優(yōu)點(diǎn):
1. 對空間做線性的變化,從而更加安全來進(jìn)行特征篩選,盡量的保留信息,降低欠擬合的風(fēng)險(xiǎn)。
2. 新的特征下兩兩完全獨(dú)立,這種獨(dú)立的性質(zhì),對線性回歸,邏輯回歸,SVM模型是非常有效的。
PCA的缺點(diǎn):
1. 只能對連續(xù)型的變量做PCA
2. 對連續(xù)型的變量做PCA之前,一定要做標(biāo)準(zhǔn)化。
3. 特征轉(zhuǎn)換之后,新特征是完全獨(dú)立的,但是不可以解釋,所以如果業(yè)務(wù)的需求是要解釋性強(qiáng)的模型,PCA就用不了了。






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