Hola,
Tengo un conjunto de datos para predecir el precio de venta de las casas. Ejecuté un análisis de PCA en la variable continua sin cambiar ni limpiar los datos. El análisis sugirió que 26 componentes de los 31 componentes explicaron el 96% de la variabilidad.
Así que guardé los valores de estos 26 componentes. Ahora estoy tratando de ejecutar un análisis de red neuronal eligiendo los 26 componentes guardados y todas las variables categóricas restantes como Factor X y precio de venta como Y . Lo que me doy cuenta es que cuando aumenta el valor de NTanH en la primera capa, el R-cuadrado sigue aumentando. El R-cuadrado aumenta para NTanH 3 a 10, luego se reduce a NTanH 15 y luego aumenta nuevamente a NTanH 40, etc.
¿POR QUÉ SE REDUJO EL VALOR DE 15 Y ENTONCES COMIENZA AUMENTAR?
PS ignora la última columna de precio de venta previsto de los tres últimos.
