Sparse PCA后如何进行回归?

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我有 11 个特征,我试图找出其中哪些特征对预测很重要。首先,我使用稀疏 PCA 进行降维。我尝试将 spca 转换后的数据输入线性回归模型,它只给了我主成分的系数。我想知道原始特征对因变量的贡献有多大。我想根据具有高加载值的特征生成这种方程?

y =B+ C1*F1 + C2*F2+ ...
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