Дякую, що прочитали статтю. Ваші зауваження абсолютно справедливі, ключивим тут є лінійно залежність. Тому дуже важливо перевіряти як сильно змінні корелюють між собою перед початком застосування алгоритму. І так я вибрала більш наочну інтерпритацію, бо, наприклад, PCA with the Singular Value Decomposition (SVD) було важче презентувати без додаткового пояснення теорії. Стосовно останнього зауваження про стабілізацію моделі також дуже слушно, дякую.
Дякую, що прочитали статтю. Ваші зауваження абсолютно справедливі, ключивим тут є лінійно залежність. Тому дуже важливо перевіряти як сильно змінні корелюють між собою перед початком застосування алгоритму. І так я вибрала більш наочну інтерпритацію, бо, наприклад, PCA with the Singular Value Decomposition (SVD) було важче презентувати без додаткового пояснення теорії. Стосовно останнього зауваження про стабілізацію моделі також дуже слушно, дякую.