Некоторые преимущества использования метода главных компонент (PCA) при работе с алгоритмом Random Forest:

• Уменьшение размерности данных. 14 PCA находит новые признаки, зависящие от старых, и позволяет представить исходный набор данных через меньшее количество переменных. 1 Это особенно полезно при работе с сотнями или даже тысячами признаков. 2
• Снижение риска переобучения. 4 Уменьшая размерность данных, PCA уменьшает риск переобучения модели. 4
• Повышение производительности. 4 Алгоритмы машинного обучения работают быстрее с меньшим количеством признаков. 4

Однако у применения PCA есть и минус: использование этого метода может усложнить интерпретацию каждого признака при анализе важности признаков RF-модели. 2

Важно отметить, что метод главных компонент не всегда является идеальным решением для задачи уменьшения размерности. 4 Например, если между переменными есть нелинейные зависимости, PCA может некорректно отобразить взаимосвязи между ними. 4