PCA组件的神经网络嗨，
我有一个数据集来预测房屋的销售价格。我对连续变量进行了PCA分析，无需更改或清理数据。分析表明，31个组件中的26个组件解释了96％的可变性。
所以我保存了这26个组件的值。现在我试图通过选择所有26个已保存的组件和所有剩余的分类变量来运行神经网络分析 X因子和销售价格为Y. 。我意识到当我在第一层中引入NTanH值时，R-Square不断增加。R-Square从NTanH 3增加到10然后在NTanH 15下降，然后在NTanH 40等处再次增加。
为什么价值下降15，然后再开始增加？
PS忽略了最后三个预测的销售价格列。
