@Victor_G謝謝你的主意。我們將考慮這一點。
是什麼激發了這個願望清單請求？
當基於大量共線/相關變數建立複雜模型時，有多種可能性。 其中之一是將變數轉換為主成分，然後基於這些主成分建立模型，以避免共線性問題，降低維度並保留大部分初始資訊。
預測建模中可能發生的問題是資料外洩：來自驗證集和/或測試集的資訊用於預處理和/或模型建構。
如果未隱藏和排除驗證/測試行，則在 PCA 平台中可能會發生這種情況：如果對整個資料集進行 PCA，並且在訓練主成分資料上建立模型後，模型仍包含來自驗證的部分資訊和測試集。 模型評估可能會產生偏差，因為性能評估過於“樂觀”。
您希望看到什麼改進？
至於其他平台（請參閱下面的擬合模型），我希望在啟動 PCA 平台對話方塊時有一個驗證角色，以便使用訓練行建立 PCA，並將其應用於驗證和測試行：
為什麼這個想法很重要？
PCA 的驗證作用將使使用者在建立預測模型時能夠更加了解這種資料洩漏情況。 在進行任何轉換/模型之前，首先將資料集拆分為訓練/有效/測試集也是最佳實踐的一部分，因此添加此驗證角色將為使用者強制執行可靠的最佳實踐。
最後，以更可靠的方式使用 PCA 作為具有此功能的預測模型的預處理步驟也會更容易，而不是手動或編寫排除行的腳本。
