为什么最简单的解释并不总是最好的

该文章讨论了降维方法在解释高维数据时的局限性，特别是主成分分析可能会错过数据中存在的结构或产生幻觉的结构。作者强调了直观和简单的解释并不总是最好的选择，建议构建一个对数据进行公正处理的模型，同时允许处理不简单或不易解释的数据。然而，预测比解释容易得多，因此在描述数据和模型的复杂性时可能没有一种简单的方法。