PCAコンポーネント上のニューラルネットワークこんにちは、
住宅の販売価格を予測するためのデータセットがあります。データを変更したりクリーニングしたりせずに、連続変数に対してPCA分析を実行しました。分析の結果、31のコンポーネントのうち26のコンポーネントが96％の変動性を説明していることが示唆されました。
それで、私はこれらの26の要素の値を保存しました。今度は、26個の保存されたコンポーネントすべてと残りのすべてのカテゴリカル変数を次のように選択して、ニューラルネットワーク分析を実行しようとしています。 YとしてのX係数と販売価格 。私が理解していることは、最初のレイヤーのNTanH値を大きくすると、R-Squareが増え続けるということです。R 2乗はNTanH 3で10に増加し、次にNTanH 15で減少し、次にNTanH 40で再び増加します。
なぜ値が15に減少し、その後増加し始めたのでしょうか。
PSは最後の3つの予測販売価格列を無視します。
