Вам действительно нужно сосредоточиться на концепции мультиколлинеарности при построении моделей машинного обучения, давайте выясним. Что такое мультиколлинеарность? Когда две или более независимых переменных или переменных-предикторов сильно связаны друг с другом или когда они имеют высокую корреляцию, возникает мультиколлинеарность. Это делает набор данных раздутым избыточной информацией, поскольку аналогичная информация заполняется, и искажает результаты в регрессионных моделях...

Раскрытие возможностей анализа VIF для решения проблемы мультиколлинеарности в машинном обучении VIF или анализ коэффициента инфляции дисперсии — это мощный инструмент, используемый для выявления мультиколлинеарности в данных. Это важный шаг в процессе машинного обучения, поскольку он может помочь повысить точность и надежность прогностических моделей. В этой статье блога мы обсудим, что такое анализ VIF и как его можно использовать для решения проблемы мультиколлинеарности в машинном..