日期:2024-11-13 15:22
多種有效的方法。以下是一些常用的技術(shù):
從相關(guān)變量對中移除一個特征:如果兩個變量高度相關(guān),可以考慮移除其中一個,以減少冗余信息。
檢查方差膨脹因子(VIF):識別具有高VIF值的特征,這表明存在多重共線性。移除高VIF特征有助于提高模型的穩(wěn)定性。
使用主成分分析(PCA)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:PCA通過創(chuàng)建原始變量的線性組合來降低數(shù)據(jù)維度,從而消除多重共線性。
應(yīng)用嶺回歸(Ridge Regression)或Lasso回歸:這些正則化技術(shù)通過收縮回歸系數(shù)來減輕多重共線性的影響。嶺回歸通過最小化系數(shù)的L2范數(shù)