2020-12-23
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pca优点是什么？
在做特征筛选的过程中，尽量的保留了大部分有效信息，从而模型效果好。转换出来新的特征，两两独立。
pca缺点: 需要做标准化的处理，只能对连续型的变量做降低维度，致命的缺点，就是特征是新特征。每个新特征都是由所有老的特征通过线性组合而得到，从而新的特征无法解释。所以pca在解释性要求强场景下不可用
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