是什么启发了这个愿望清单请求？
在基于大量共线/相关变量构建复杂模型时，有多种可能性。 其中之一是将变量转化为主成分，然后基于这些主成分创建模型以避免共线性问题，降低维度并保留大部分初始信息。
预测建模中可能发生的问题是数据泄漏：来自验证集和/或测试集的信息被用于预处理和/或模型构建。
如果未隐藏和排除验证/测试行，这可能会在 PCA 平台中发生：如果 PCA 是在整个数据集上完成的，并且在训练主成分数据上构建模型之后，模型仍然包含来自验证的部分信息和测试集。 模型评估可能会变得有偏见，因为性能评估过于“乐观”。
您希望看到哪些改进？
至于其他平台（请参阅下面的拟合模型），我希望在启动 PCA 平台对话框时有一个验证角色，以便使用训练行创建 PCA，并将其应用于验证和测试行：
为什么这个想法很重要？
PCA 的验证作用将使用户在构建预测模型时更加了解这种数据泄漏情况。 在进行任何转换/模型之前，首先将数据集拆分为训练/有效/测试集也是最佳实践的一部分，因此添加此验证角色将为用户实施可靠的最佳实践。
最后，以更可靠的方式使用 PCA 作为具有此功能的预测模型的预处理步骤也会更容易，而不是手动或编写排除行的脚本。
