PCA bei KI: Viel erklärte Varianz ist noch keine gute Vorhersage
Weniger Merkmale können eine Auswertung vereinfachen. Doch eine PCA bewahrt nicht automatisch das, was für die spätere Aufgabe wichtig ist. Ein eigener Vier-Fälle-Vergleich trennt erklärte Varianz, Informationsverlust und Vorhersagequalität.
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