Как можно уменьшить размерность данных перед применением логистической регрессии?

Для уменьшения размерности данных перед применением логистической регрессии можно использовать различные методы, например:

• Одномерный отбор признаков. your-scorpion.ru Работает на основе корреляции каждого признака с основной переменной с дальнейшим отбором признаков по порогу или по заранее определённому количеству. your-scorpion.ru
• Регуляризация L1 регрессии. your-scorpion.ru При увеличении регуляризации веса признаков равномерно снижаются, доходят до нуля и уходят из модели. your-scorpion.ru Первыми уходят наименее важные. your-scorpion.ru
• Метод главных компонент (PCA). your-scorpion.ru libeldoc.bsuir.by Это статистический метод, который позволяет уменьшить размерность данных, сохраняя при этом наибольшую часть их изменчивости. libeldoc.bsuir.by
• Факторный анализ. www.tutorialspoint.com Помогает уменьшить количество предикторов за счёт создания нового набора некоррелированных составных переменных. www.tutorialspoint.com

Также для уменьшения размерности данных можно использовать пошаговое включение (Forward), пошаговое исключение (Backward) или пошаговое включение/исключение (Stepwise). help.loginom.ru

Выбор метода зависит от конкретной рассматриваемой проблемы и важности каждого предиктора. www.tutorialspoint.com