tjo.hatenablog.com
上の記事を読んでいたら次の箇所が気になった。
「予測モデルの変数を重要なものだけに絞りたいと思ってPCAで上位のものだけを残したら、却って予測精度が下がってしまいました」
変数選択をするならむしろL1正則化(Lasso)を使った方が無難なケースが多い（PCAがダメだというわけではないが一緒に試してみる価値はある）
tjo.hatenablog.com
上の記事を読んでいたら次の箇所が気になった。
「予測モデルの変数を重要なものだけに絞りたいと思ってPCAで上位のものだけを残したら、却って予測精度が下がってしまいました」
変数選択をするならむしろL1正則化(Lasso)を使った方が無難なケースが多い（PCAがダメだというわけではないが一緒に試してみる価値はある）