Как мультиколлинеарность влияет на интерпретируемость модели?

Мультиколлинеарность негативно влияет на интерпретируемость модели. 3 Вот некоторые последствия:

• Сложности с интерпретацией коэффициентов. 1 Они теряют смысл «влияния признака при неизменности других признаков», поскольку изменение одного признака неизбежно связано с изменением коррелирующих признаков. 1
• Затруднение определения истинной важности каждого предиктора. 2 Это усложняет процесс извлечения практических выводов из данных. 2
• Неустойчивость коэффициентов. 4 Они могут изменять свой знак при добавлении в модель новых признаков и становиться статистически незначимыми, что также влияет на интерпретируемость модели. 4

Кроме того, высокая мультиколлинеарность может скрыть связь между предикторами и целевыми переменными, что приводит к ненадёжным оценкам коэффициентов. 2