我的问题是如何在PCA中选择n_components的值（n_components=?）。项目的背景是使用机器学习算法来预测疾病的阶段。我正在使用sklearn。

项目中的示例：
PCA (n_components=0.95)，准确率为0.72。生成了53个新组件。
PCA (n_components=0.55)，准确率为0.78。生成了5个新组件。

svm_clf04 = SVC(kernel="linear", random_state=42)start = time.process_time()# 特征缩放scaler = StandardScaler()x_train_scaled = scaler.fit_transform(rfecv_forest01_x_train01)# 降维pca = PCA(n_components=0.95, svd_solver='full')  # n_componentsx_train_scaled_reduced = pca.fit_transform(x_train_scaled)print (pca.explained_variance_ratio_)print (pca.explained_variance_)print ("Components:",pca.n_components_)svm_clf04.fit(x_train_scaled_reduced, y_train01)pred = cross_val_predict(svm_clf04, x_train_scaled_reduced, y_train01, cv=10)print("Time: ", time.process_time() - start)print(confusion_matrix(y_train01, pred))print(classification_report(y_train01, pred))

关于解释方差，网上有些人说0.95是最佳选择。但如果我降低解释方差，准确率会提高。我应该如何选择？是选择解释方差0.95还是更高的准确率。

回答：

我不确定你是否正确使用了PCA。如果你查看文档，你会发现当solver为full时，它可以正确解释0到1之间的浮点值（我假设这是scikit-learn）：

如果0 < n_components < 1 且 svd_solver == ‘full’，选择组件的数量，使得需要解释的方差量大于n_components指定的百分比。

同时，默认的solver是auto。我建议在明确指定PCA(n_components=0.95, svd_solver='full')的情况下重新运行PCA。

其次，0.95并不是“最佳选择”，我不确定为什么有人会建议它。选择PCA的数量取决于具体问题，即如果你进行PCA是为了能够绘制多维数据，那么你只会希望保留2或3个PCA；在大多数其他应用中，问题将定义你为了简化而准备放弃多少数据的方差。

另一种选择是绘制1, 2, 3…等PCA的综合解释方差，并选择图表出现“拐点”的地方，这样增加更多的PCA几乎不会增加总体解释方差，例如这样：