Het toevoegen van meer functies verbetert de variatie die wordt uitgelegd door PCA, maar het voorspellingsmodel doet slechter
Hoe kunnen de belangrijkste componenten de voorspellende kracht van een afhankelijke variabele behouden (of zelfs leiden tot betere voorspellingen)?