10,000行、1,020個の特徴量を持つ表形式のデータセットがあります。欠損値はなく、重複はほとんどなく、相関が0.9を超える特徴量のペアが約200組あります。特徴量の平均値は中央値と似ています。SageMakerでモデルをトレーニングする際に、どの特徴量エンジニアリングアプローチを適用すべきですか？

PCAは、相関の高い特徴量間の冗長性を削減し、データの次元を効果的に低減するのに適しています。200組もの相関の高い特徴量のペアがある場合、PCAは情報損失を最小限に抑えつつ、モデルのトレーニングを高速化し、過学習を防ぐのに役立ちます。相関スコアの低い特徴量を削除することは、重要な情報が失われる可能性があるため適切ではありません。Random Cut Forestは異常検出アルゴリズムであり、特徴量エンジニアリングの目的には合いません。相関の高い特徴量を結合することは、必ずしも次元削減につながるわけではなく、新しい特徴量の解釈を複雑にする可能性があります。