Ur ett modellbyggnadsperspektiv gör PCA det möjligt att skapa modeller med färre särdrag, men som ändå fångar det mesta av informationen i ursprungsdata. Som du har sett är en nackdel med PCA att modellen kan vara svår att tolka. I den här övningen bygger du en linjär regressionsmodell med hjälp av en delmängd av husförsäljningsdata. Målvariabeln är price.

En modell som byggs direkt från datan utan att extrahera principalkomponenter har ett RMSE på $236 461,4. Du ska tillämpa PCA med tidymodels och jämföra det nya RMSE-värdet. Kom ihåg att lägre RMSE är bättre.

Paketen tidyverse och tidymodels har redan laddats in åt dig.

Principalkomponentanalys (PCA)

Create Your Free Account