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PCAが分類器の結果を悪化させる原因は何ですか?
クロスバリデーションを行っている分類子と、機能の最適な組み合わせを見つけるために前方選択を行っている100個程度の機能があります。また、これをPCAで同じ実験を実行した場合と比較します。PCAでは、潜在的な特徴を取り、SVDを適用し、元の信号を新しい座標空間に変換し、前方選択プロセスで上位特徴を使用します。kkk 私の直感では、信号は元の機能よりも「有益」であるため、PCAは結果を改善します。PCAに対する私の素朴な理解は、私をトラブルに導きますか?PCAが特定の状況では結果を改善するが、他の状況では結果を悪化させる一般的な理由のいくつかを提案できますか?