Combinar IV (Importância das Variáveis) e PCA (Análise de Componentes Principais)

A partir de uma matriz de dados de objetos (amostras) X descritores (variáveis), o PCA resulta em novas variáveis (componentes) que explicam a maior variabilidade possível existente no conjunto de dados.
O objetivo do PCA é encontrar variáveis hipotéticas (componentes) que capturem a maior parte da variação em dados multidimensionais, sendo que estas novas variáveis são combinações lineares das variáveis originais.
PCA é um procedimento matemático que realiza, então, transformações lineares de “m” variáveis originais em “m” novas variáveis, chamadas de componentes.
A primeira destas variáveis calculadas é chamada componente principal e explica a maior parte da variação dos dados. O segundo componente calculado explica parte da variação que sobrou. O terceiro explica parte da variação restante e assim por diante, até que toda a variação seja explicada por todos os componentes.
A principal aplicação do PCA é reduzir a complexidade de dados multidimensionais.
O procedimento do PCA consiste no cálculo dos autovalores e autovetores na matriz de correlação (ou covariância) original  eigen-analysis.
Os autovalores representam o percentual da variação capturado pelos componentes e os autovetores representam a importância relativa de cada variável em relação às componentes principais.

Combinar IV (Importância das Variáveis) e PCA (Análise de Componentes Principais) pode ser recomendado para seleção de determinação dependendo do objetivo específico do estudo e do conjunto de dados disponíveis.
A IV é uma medida que avalia a importância de cada variável na predição de uma variável de resposta ou resultado. Já o PCA é uma técnica de redução de dimensionalidade que transforma um conjunto de variáveis correlacionadas em um conjunto menor de variáveis não correlacionadas (os componentes principais).
Combinar essas duas técnicas pode ser útil para selecionar as variáveis mais importantes e relevantes do conjunto de dados, enquanto se reduz a dimensionalidade do conjunto de variáveis. Isso pode resultar em modelos mais eficientes e precisos.
No entanto, o desempenho dessa combinação depende do tamanho e qualidade do conjunto de dados, da escolha dos métodos de IV e PCA e da interpretação dos resultados. É importante lembrar que essas técnicas não são infalíveis e a seleção de variável pode ser influenciada por questões como multicolinearidade, outliers, distribuição dos dados e outros fatores. Portanto, é necessário ter cautela na interpretação dos resultados e na seleção das variáveis finais para o modelo.