Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👀 Что такое эффект мультиколлинеарности и как он может повлиять на модель линейной регрессии?

Мультиколлинеарность — это ситуация, когда два или более признака в модели линейной регрессии сильно коррелируют между собой. Это затрудняет оценку их индивидуального влияния на зависимую переменную, поскольку изменения в одном признаке могут быть связаны с изменениями в другом.

В результате мультиколлинеарности коэффициенты модели могут быть нестабильными и иметь большие стандартные ошибки, что снижает точность прогнозов и интерпретацию модели.

✅ Чтобы избежать этого, можно использовать методы, такие как удаление коррелирующих признаков, регуляризация (Lasso, Ridge) или главные компоненты (PCA) для уменьшения корреляции между признаками.

www.tg-me.com/in/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/797

984 viewsJan 24 at 18:02

👀 Что такое эффект мультиколлинеарности и как он может повлиять на модель линейной регрессии?

Мультиколлинеарность — это ситуация, когда два или более признака в модели линейной регрессии сильно коррелируют между собой. Это затрудняет оценку их индивидуального влияния на зависимую переменную, поскольку изменения в одном признаке могут быть связаны с изменениями в другом.

В результате мультиколлинеарности коэффициенты модели могут быть нестабильными и иметь большие стандартные ошибки, что снижает точность прогнозов и интерпретацию модели.

✅ Чтобы избежать этого, можно использовать методы, такие как удаление коррелирующих признаков, регуляризация (Lasso, Ridge) или главные компоненты (PCA) для уменьшения корреляции между признаками.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований