Vous créez des modèles de prédiction linéaire (comme la régression linéaire ou logistique) pour un ensemble de données comportant de nombreuses caractéristiques. L'analyse exploratoire montre que de nombreuses caractéristiques sont fortement corrélées, ce qui peut déstabiliser le modèle. Que devriez-vous faire pour réduire les effets négatifs d'avoir de nombreuses caractéristiques corrélées ?

L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique de réduction de dimensionnalité qui transforme les données en un nouvel ensemble de variables non corrélées, appelées composantes principales. Ces composantes capturent la variance maximale des données originales. En réduisant la dimensionnalité et en éliminant la multicolinéarité (caractéristiques fortement corrélées), l'ACP stabilise les modèles linéaires et améliore leurs performances, en particulier lorsque de nombreuses caractéristiques sont corrélées. L'encodage one-hot est utilisé pour les variables catégorielles et n'aborde pas la corrélation entre les caractéristiques numériques. La multiplication matricielle n'est pas une méthode standard pour combiner des caractéristiques corrélées afin de résoudre ce problème. Le calcul des coefficients de corrélation de Pearson identifie la corrélation mais ne la réduit pas.