PCA voor Random Forest Regression geeft betere voorspellende scores voor mijn dataset dan alleen Random Forest Regression, hoe verklaar ik het?
Hoe kunnen de belangrijkste componenten de voorspellende kracht van een afhankelijke variabele behouden (of zelfs leiden tot betere voorspellingen)?