PCA — стандартный способ уменьшить размерность данных (1000 фичей → 50). Главная боль: нужно выбирать n_components — сколько компонент оставить. Обычно либо перебор через GridSearch, либо «ну возьму 50, должно хватить». Библиотека randomized-svd решает проблему автоматически.

🔘Сама определяет, где заканчивается сигнал и начинается шум
🔘Отрезает лишнее без ручного подбора
🔘Один проход вместо кросс-валидации

➡️ Бонус для больших данных

PCA требует центрирования матрицы. Если матрица разреженная (sparse), центрирование делает её плотной — память взрывается. Библиотека умеет считать PCA на sparse-матрицах без этой проблемы.
​
Использование

from randomized_svd import RandomizedSVD

rsvd = RandomizedSVD(n_components=100, rank_selection='auto')
X_reduced = rsvd.fit_transform(X)  # сама выберет сколько компонент нужно

Drop-in замена sklearn — работает в Pipeline.
​
📎 Код на GitHub, доки

@zen_of_python