Salut,
J'ai un jeu de données pour prédire le prix de vente des maisons. J'ai effectué une analyse PCA sur la variable continue sans modifier ni nettoyer les données. L'analyse a suggéré que 26 composants sur 31 componnet expliquent 96% de la variabilité.
J'ai donc sauvegardé les valeurs de ces 26 composants. J'essaie maintenant de lancer une analyse de réseau de neurones en choisissant les 26 composants sauvegardés et toutes les variables qualitatives restantes. Facteur X et prix de vente en tant que Y . Ce que je réalise, c'est que lorsque j'augmente la valeur NTanH dans la première couche, le R-Square ne cesse d'augmenter. Le R-carré augmente pour NTanH 3 à 10 puis diminue à NTanH 15, puis augmente à nouveau à NTanH 40, etc.
POURQUOI LA VALEUR A-T-ELLE DIMINUÉ DE 15 À NOUVEAU, puis recommence à augmenter ??
PS ignore les trois dernières colonnes du prix de vente prévu.
