𝗟’𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗼𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗣𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 (𝗔𝗖𝗣) : 𝗨𝗻 𝗢𝘂𝘁𝗶𝗹 𝗖𝗹é 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘀𝗲𝗿 𝗹’𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗲𝘁 𝗹𝗮 𝗠𝗼𝗱é𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗗𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀

𝓛’𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓮𝓷 𝓒𝓸𝓶𝓹𝓸𝓼𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 𝓟𝓻𝓲𝓷𝓬𝓲𝓹𝓪𝓵𝓮𝓼 (𝓐𝓒𝓟)  est une excellente technique pour 𝓻é𝓭𝓾𝓲𝓻𝓮 𝓵𝓪 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵𝓮𝔁𝓲𝓽é 𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼 avant d’appliquer d’autres méthodes telles que 𝓵𝓪 𝓻é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓵𝓲𝓷é𝓪𝓲𝓻𝓮, 𝓵𝓮 𝓬𝓵𝓾𝓼𝓽𝓮𝓻𝓲𝓷𝓰 𝓚-𝓶𝓮𝓪𝓷𝓼 et la 𝓬𝓵𝓪𝓼𝓼𝓲𝓯𝓲𝓬𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓪𝓻 𝓯𝓸𝓻ê𝓽 𝓪𝓵é𝓪𝓽𝓸𝓲𝓻𝓮. Voyons pourquoi cette combinaison est si puissante ! 🧩

L’ACP simplifie les 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵𝓮𝔁𝓮𝓼 en réduisant leur dimensionnalité tout en conservant les informations essentielles. Lorsqu’elle est combinée à d’autres méthodes, elle offre plusieurs avantages :

1️⃣ 𝕽é𝖉𝖚𝖈𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖉𝖊 𝖑𝖆 𝖉𝖎𝖒𝖊𝖓𝖘𝖎𝖔𝖓𝖓𝖆𝖑𝖎𝖙é :Diminue le nombre de variables, rendant le calcul plus efficace.

2️⃣ 𝕬𝖒é𝖑𝖎𝖔𝖗𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖉𝖊𝖘 𝖕𝖊𝖗𝖋𝖔𝖗𝖒𝖆𝖓𝖈𝖊𝖘 𝖉𝖊𝖘 𝖒𝖔𝖉è𝖑𝖊𝖘: Élimine la 𝓶𝓾𝓵𝓽𝓲𝓬𝓸𝓵𝓲𝓷é𝓪𝓻𝓲𝓽é et le bruit, ce qui optimise la précision des modèles.

3️⃣ 𝕸𝖊𝖎𝖑𝖑𝖊𝖚𝖗𝖊 𝖛𝖎𝖘𝖚𝖆𝖑𝖎𝖘𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓 : Permet de représenter des données multidimensionnelles dans des espaces de plus faible dimension pour une meilleure interprétation.

🄴🅇🄴🄼🄿🄻🄴🅂 🄳’🄰🄿🄿🄻🄸🄲🄰🅃🄸🄾🄽 :

✅ 𝕽é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 𝖑𝖎𝖓é𝖆𝖎𝖗𝖊 : L’ACP peut être utilisée pour 𝓹𝓻é𝓽𝓻𝓪𝓲𝓽𝓮𝓻 les données avant la régression afin de résoudre les problèmes de 𝓶𝓾𝓵𝓽𝓲𝓬𝓸𝓵𝓲𝓷é𝓪𝓻𝓲𝓽é et d’améliorer la précision du modèle.

✅ 𝕮𝖑𝖚𝖘𝖙𝖊𝖗𝖎𝖓𝖌 𝕶-𝖒𝖊𝖆𝖓𝖘 : L’ACP facilite le 𝓹𝓻é𝓽𝓻𝓪𝓲𝓽𝓮𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼 𝓪𝓿𝓪𝓷𝓽 𝓵𝓮 𝓬𝓵𝓾𝓼𝓽𝓮𝓻𝓲𝓷𝓰, rendant le processus de regroupement plus efficace et plus rapide.

✅ 𝕮𝖑𝖆𝖘𝖘𝖎𝖋𝖎𝖈𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖕𝖆𝖗 𝖋𝖔𝖗ê𝖙 𝖆𝖑é𝖆𝖙𝖔𝖎𝖗𝖊 : L’ACP peut améliorer les performances des classificateurs en forêt aléatoire en 𝓻é𝓭𝓾𝓲𝓼𝓪𝓷𝓽 𝓵𝓮 𝓼𝓾𝓻𝓪𝓳𝓾𝓼𝓽𝓮𝓶𝓮𝓷𝓽 du modèle.

L’ 𝙞𝙣𝙩é𝙜𝙧𝙖𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙙𝙚 𝙡’𝘼𝘾𝙋 𝙖𝙫𝙚𝙘 𝙙’𝙖𝙪𝙩𝙧𝙚𝙨 𝙢é𝙩𝙝𝙤𝙙𝙚𝙨 améliore l’analyse des données, la construction des modèles et leur interprétation, permettant d’obtenir des résultats 𝙥𝙡𝙪𝙨 𝙥𝙧é𝙘𝙞𝙨 𝙚𝙩 𝙥𝙡𝙪𝙨 𝙚𝙛𝙛𝙞𝙘𝙖𝙘𝙚𝙨 !

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