Du point de vue de la construction de modèles, l'ACP vous permet de créer des modèles avec moins de variables, tout en capturant la majeure partie de l'information des données d'origine. Toutefois, comme vous l'avez vu, un inconvénient de l'ACP est la difficulté d'interpréter le modèle. Dans cet exercice, vous vous concentrerez sur la construction d'un modèle de régression linéaire à partir d'un sous-ensemble des données de ventes de maisons. La variable cible est price.

Un modèle construit directement à partir des données, sans extraction des composantes principales, a une RMSE de 236 461,4 $. Vous appliquerez l'ACP avec tidymodels et comparerez la nouvelle RMSE. Rappelez-vous : plus la RMSE est faible, mieux c'est.

Les ensembles tidyverse et tidymodels ont été chargés pour vous.

Conclusion

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