Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

В каких ситуациях лучше не применять обобщённые линейные модели (generalized linear models, GLM)?

К ним относятся, в частности, линейная и логистическая регрессии.

1️⃣ Если отношения между переменными сильно нелинейные. В таких случаях лучше рассмотреть другие модели, которые могут это учесть.
2️⃣ Обобщённые линейные модели в идеале предполагают соблюдение некоторых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. В противном случае, результаты модели могут быть ненадёжными.
3️⃣ GLM могут быть чувствительны к выбросам или экстремальным значениям.

#junior
#middle

www.tg-me.com/hk/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/173

1.5K viewsJan 2, 2024 at 11:02

В каких ситуациях лучше не применять обобщённые линейные модели (generalized linear models, GLM)?

К ним относятся, в частности, линейная и логистическая регрессии.

1️⃣ Если отношения между переменными сильно нелинейные. В таких случаях лучше рассмотреть другие модели, которые могут это учесть.
2️⃣ Обобщённые линейные модели в идеале предполагают соблюдение некоторых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. В противном случае, результаты модели могут быть ненадёжными.
3️⃣ GLM могут быть чувствительны к выбросам или экстремальным значениям.

#junior
#middle

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований