5.1.2 主成分分析(PCA) 前面新增的这些特征都是和原始特征高度相关的,但这可能导致较强的多重共线性 (Multicollinearity) 。可以利用PCA去除相关性,提升模型训练的效果。 PCA的思想是通过坐标轴转换,寻找数据分布的最优子空间,从而达到降维、去相关的目的。 因为这里使用PCA的目的不是降维,所以 n_components 用了和...