日期:2024-11-13 15:22
來實現,而Lasso回歸則通過最小化系數的L1范數,可以將一些系數壓縮為零。
需要避免的常見錯誤
盲目移除相關特征:這種方法在只有少數特征相關的情況下是可行的,但如果存在大量相關特征,則可能不太實用。
過度依賴PCA:盡管PCA在減輕多重共線性方面非常有效,但新生成的變量可解釋性較差,這使得向非技術利益相關者解釋結果變得更具挑戰性。
對嶺回歸和Lasso回歸的誤解:雖然這些方法可以減輕多重共線性的影響,但它們主要是正則化技術。它們并不能完全治愈多重共線性,而是通過調整系數來幫助控制其