Как мультиколлинеарность влияет на качество моделей машинного обучения?

Мультиколлинеарность негативно влияет на качество моделей машинного обучения. bigdataschool.ru oxoi.ru Вот некоторые последствия:

• Переобучаемость модели. bigdataschool.ru Это приводит к неверному результату, когда модель может отлично работать на известном тренировочном наборе, но потерпит неудачу на неизвестном наборе тестов. yandex.ru
• Увеличение сложности модели. bigdataschool.ru Избыточные коэффициенты увеличивают время тренировки модели. bigdataschool.ru
• Осложнение интерпретации параметров. bigdataschool.ru Параметры регрессии теряют смысл, и приходится рассматривать другие переменные. bigdataschool.ru
• Ненадёжные оценки параметров. bigdataschool.ru Получаются большие стандартные ошибки, которые меняются с изменением объёма наблюдений, что делает модель непригодной для прогнозирования. bigdataschool.ru

Чтобы избавиться от мультиколлинеарности, можно исключить из модели один из факторов. bigdataschool.ru