Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🗑 Нужно ли автоматически удалять один из признаков, если они сильно коррелируют

Не всегда — всё зависит от цели вашей модели.

🎯 Если важна точность предсказаний:
— Современные алгоритмы машинного обучения (например, Random Forest, градиентный бустинг, нейросети) достаточно устойчивы к мультиколлинеарности.
— Если оба признака способствуют улучшению метрик — удалять не обязательно.

🧠 Если важна интерпретируемость (например, в линейной регрессии):
— Сильно коррелирующие признаки могут делать модель нестабильной и затруднять интерпретацию коэффициентов.
— В этом случае удаление одного признака может упростить модель и сделать её более надёжной.

🔎 Как подойти на практике:
1. Проверьте через кросс-валидацию, ухудшается ли качество модели при удалении одного признака.
2. Используйте предметные знания, чтобы определить, не измеряют ли оба признака одно и то же.
3. Вместо удаления можно применить регуляризацию (например, L1 или L2), чтобы модель автоматически уменьшала влияние избыточных признаков.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/cn/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/1008

567 viewsJun 5 at 17:49

🗑 Нужно ли автоматически удалять один из признаков, если они сильно коррелируют

Не всегда — всё зависит от цели вашей модели.

🎯 Если важна точность предсказаний:
— Современные алгоритмы машинного обучения (например, Random Forest, градиентный бустинг, нейросети) достаточно устойчивы к мультиколлинеарности.
— Если оба признака способствуют улучшению метрик — удалять не обязательно.

🧠 Если важна интерпретируемость (например, в линейной регрессии):
— Сильно коррелирующие признаки могут делать модель нестабильной и затруднять интерпретацию коэффициентов.
— В этом случае удаление одного признака может упростить модель и сделать её более надёжной.

🔎 Как подойти на практике:
1. Проверьте через кросс-валидацию, ухудшается ли качество модели при удалении одного признака.
2. Используйте предметные знания, чтобы определить, не измеряют ли оба признака одно и то же.
3. Вместо удаления можно применить регуляризацию (например, L1 или L2), чтобы модель автоматически уменьшала влияние избыточных признаков.

Библиотека собеса по Data Science