M3 dudas PCA y normalizacion

[Tomas-GrayD]

1- Lo que no me queda 100% claro de PCA es que al reducir las dimensiones por ejemplo a 2, la idea es que para la predicción que haga con esos 2 componentes principales tiene que ser una aproximada de si hubiese utilizado todas las variables o no?

2- Se dice que se recomienda normalizar las variables antes de usar PCA, pero si casi todas mis variables son categóricas excepto unas pocas, me basta con solo normalizar las numéricas o no?

3- No me queda muy claro lo que se pide en la M3, por lo menos yo tengo entendido que se nos pide graficar los errores, es decir e = y_real - prediccion en el que el eje X va hacer la primera componente principal y el Y la segunda usando los data sets de la M2 transformados a pca o no?

Saludos, Tomas.

[pcseisdedos]

Hola, creo que no entendiste bien lo que se pide en esta misión, primero que nada no involucra estimar ningún modelo predictivo nuevo, solo entrenar PCA y TSNE para reducir la dimensionalidad y poder graficarlo en 2D, la componente de error se obtiene efectivamente restando lo real con lo predicho, pero es en base a los modelos de la misión anterior. La idea es incorporar esa información en los scatter plot en base a PCA y TSNE.

PD: Las variables categorías no se normalizan.

Saludos,
Pablo