2024年11月4日
深入理解多重共线性:基本原理、影响、检验与修正策略
摘要： 在数据科学和机器学习领域,构建可靠且稳健的模型是进行准确预测和获得有价值见解的关键。然而当模型中的变量开始呈现出高度相关性时,就会出现一个常见但容易被忽视的问题 —— 多重共线性。多重共线性是指两个或多个预测变量之间存在强相关性,导致模型难以区分它们对目标变量的贡献。如果忽视多重共线性,它会扭曲模型 阅读全文
posted @ 2024-11-04 09:30 deephub 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑