Pessoal, bom dia. Gostaria de entender com maiores detalhes em quais situações é aconselhado utilizar o PCA ou algum outro método para redução de dimensionalidades. Existe uma métrica que apoie essa decisão? Está relacionado ao número de variáveis que tenho na minha base?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá, Marcelo, tudo bem?
O PCA é usado quando temos muitas variáveis relacionadas em nossos dados. E ao invés de lidar com todas essas variáveis separadamente, o PCA resume em poucos "componentes principais".
Imagine que você tem um conjunto de dados com as alturas, pesos e idades de várias pessoas. Essas três variáveis podem estar fortemente correlacionadas (pessoas mais altas tendem a pesar mais, e pessoas mais velhas tendem a ser mais altas e pesar mais do que crianças). Nesse caso, você poderia usar o PCA para resumir essas três variáveis em um único "componente principal".
Mas destaco que, que não há uma regra única para decidir quando usar o PCA ou outra técnica de redução de dimensionalidade. Isso depende dos seus dados e do problema que você está enfrentando.
Espero ter esclarecido.
Qualquer dúvida, compartilhe no fórum.
Forte abraço!