日期:2024-11-13 15:22
在數據科學和機器學習領域,構建可靠且穩健的模型是進行準確預測和獲得有價值見解的關鍵。然而當模型中的變量開始呈現出高度相關性時,就會出現一個常見但容易被忽視的問題 多重共線性。多重共線性是指兩個或多個預測變量之間存在強相關性,導致模型難以區分它們對目標變量的貢獻。如果忽視多重共線性,它會扭曲模型的結果,導致系數的可靠性下降,進而影響決策的準確性。本文將深入探討多重共線性的本質,闡述其重要性,并提供有效處理多重共線性的方法,同時避免數據科學家常犯的陷阱。
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多重共線性的定義
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