Какие преимущества дает использование метода главных компонент при работе с алгоритмом Random Forest?

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

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

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

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