Преимущества метода главных компонент (PCA) при подготовке данных для Random Forest:

• Уменьшение размерности пространства признаков. 1 Это позволяет представить исходный набор данных через меньшее количество переменных и снизить объём вычислительных ресурсов, необходимых для обеспечения работы модели. 1
• Определение наиболее важных признаков. 3 PCA помогает уменьшить размер набора данных без потери важной информации. 3
• Снижение риска переобучения. 3 Уменьшая размерность данных, PCA уменьшает риск переобучения модели. 3
• Улучшение визуализации. 2 Даже самые сложные наборы данных можно сделать более понятными, сведя их к двум-трём главным компонентам и представив в виде графиков. 2

Применение PCA может быть важной частью моделирования, особенно в тех случаях, когда работают с сотнями или даже с тысячами признаков. 1