안녕하세요,
주택 판매 가격을 예측할 수있는 데이터가 있습니다. 데이터를 변경하거나 정리하지 않고 연속 변수에 대한 PCA 분석을 실행했습니다. 분석 결과에 따르면 31 개 구성 요소 중 26 개 구성 요소가 96 %의 변동성을 설명했습니다.
그래서 저는이 26 가지 요소의 값을 저장했습니다. 이제 26 개의 저장된 구성 요소와 나머지 모든 범주 형 변수를 선택하여 신경망 분석을 실행하려고합니다. X 요인 및 판매 가격 (Y) . 제가 알기로는 첫 번째 레이어에서 NTanH 값을 올리지 않으면 R- 스퀘어가 계속 증가한다는 것입니다. R-Square는 NTanH 3에서 10으로 증가하고 NTanH 15에서 감소하고 NTanH 40에서 다시 증가합니다.
왜 값을 15로 낮추었습니까? 그런 다음 다시 증가하기 시작 했습니까 ??
추신 : 마지막 세 판매 가격 열을 무시합니다.
