Choisir le nombre de dimensions
Coude, variance cumulée et tâche aval.
Énoncé
Sur vos données : tracez variance cumulée, repérez 80/90/95 %, comparez modèle avec et sans PCA (CV), et viz 2D colorée par cible (sans l'utiliser pour ajuster).
Contraintes
PCA dans le pipeline, choix du k sur validation, jamais sur test.
Indices
np.cumsum(p.explained_variance_ratio_), PCA(n_components=0.95).
Correction disponibleCherchez d’abord par vous-même.Voir la correction
Correction
Si 10 colonnes → 3 axes à 92 % sans perte CV, gardez 3 pour viz et rapidité. Si la perf chute, gardez tout : PCA n'est pas obligatoire. Le bon k est celui de la tâche aval, pas un seuil magique.