Comment gérer les divergences de résultats entre plusieurs critères de sélection

Il est fréquent que différents tests statistiques suggèrent des nombres de facteurs distincts. L'action faNFactors offre une flexibilité unique grâce au paramètre nFactors. Vous pouvez définir une règle de décision automatisée pour choisir le résultat final parmi les critères actifs :

  • MIN : Pour une approche conservatrice (réduction de dimension maximale).
  • MAX : Pour capturer le maximum de nuances dans les données.
  • MEAN ou MEDIAN : Pour une approche de consensus équilibrée.

Cette capacité de synthèse permet d'intégrer l'action dans des pipelines de machine learningBranche de l'IA utilisant des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données. Il permet d'automatiser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite de chaque règle. automatisés sans intervention manuelle constante.

Exemples pour l'action faNFactors

Détermination par valeurs propres (Critère de Kaiser)

Utilise le critère classique où l'on garde les facteurs dont la valeur propre est supérieure à 1.

Analyse Multi-Critères avec Analyse Parallèle

Exemple complexe combinant l'Analyse Parallèle (plus précise) et la méthode MAP, en demandant le maximum des suggestions.