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2021-05-21 閱讀量: 737
壓縮思維筆記：PCA的優(yōu)缺點(diǎn)

PCA的優(yōu)點(diǎn):


1. 對(duì)空間做線(xiàn)性的變化，從而更加安全來(lái)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(duì)線(xiàn)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(duì)連續(xù)型的變量做PCA

2. 對(duì)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?zhuān)匀绻麡I(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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