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。データを変更または消去することなく、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のコンポーネントの値を保存しました。ロット間口には多くの欠損値があるので、私は列Updated LotFrontageも作成しました。今、私は26の保存された要素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予測分析（Neural、K-Mean）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 。
アリ化データと比較して、トレーニングデータのR-Squareを高くし、RMSEを低くしたいです。
このデータをきれいにするより良い方法はありますか？
