Как на коэффициенты логистической регрессии повлияет тот факт, что два предиктора сильно коррелируют?
Когда два или более предикторов в модели логистической регрессии сильно коррелируют между собой, это явление называется мультиколлинеарностью. Наличие мультиколлинеарности может приводит к нескольким потенциальным проблемам:
▫️Нестабильность коэффициентов регрессии. Это означает, что небольшие изменения в данных могут привести к значительным изменениям в оценках. ▫️Коэффициенты становятся менее надёжными для интерпретации и предсказания.
Например, если обучить модель, используя сильно коррелированные признаки, не все знаки коэффициентов будут соответствовать бизнес-логике. Так, уменьшение значения признака «остаток долга / сумма выдачи» должно приводить к уменьшению вероятности дефолта. Но из-за мультиколлинеарности коэффициент сменил знак на противоположный, и признак стал говорить об обратном: чем меньше остаётся платить, тем больше вероятность дефолта.
Как на коэффициенты логистической регрессии повлияет тот факт, что два предиктора сильно коррелируют?
Когда два или более предикторов в модели логистической регрессии сильно коррелируют между собой, это явление называется мультиколлинеарностью. Наличие мультиколлинеарности может приводит к нескольким потенциальным проблемам:
▫️Нестабильность коэффициентов регрессии. Это означает, что небольшие изменения в данных могут привести к значительным изменениям в оценках. ▫️Коэффициенты становятся менее надёжными для интерпретации и предсказания.
Например, если обучить модель, используя сильно коррелированные признаки, не все знаки коэффициентов будут соответствовать бизнес-логике. Так, уменьшение значения признака «остаток долга / сумма выдачи» должно приводить к уменьшению вероятности дефолта. Но из-за мультиколлинеарности коэффициент сменил знак на противоположный, и признак стал говорить об обратном: чем меньше остаётся платить, тем больше вероятность дефолта.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from vn
