Нет единого мнения о том, какие методы отбора признаков считаются наиболее эффективными для регрессионного анализа. Несколько методов, которые могут быть эффективны:

• Корреляционный анализ. 4 Помогает выявить линейные взаимосвязи между признаками и целевой переменной. 4 Признаки с высокой корреляцией с целевой переменной обычно считаются более важными для регрессионной модели. 4
• Прямой отбор. 2 Построение модели начинается с пустого состояния, а затем каждая итерация добавляет переменную, которая вносит улучшение в строящуюся модель. 2
• Обратный отбор. 2 Начальная модель включает в себя все независимые переменные. 2 Затем переменные исключаются (по одной за итерацию), если они не несут ценности для новой регрессионной модели. 2
• Рекурсивное исключение признаков (RFE). 2 Признакам в наборе данных выставляются ранги. 2 Затем эти ранги используются для рекурсивного исключения признаков в зависимости от коллинеарности между ними и значимости этих признаков в модели. 2
• Регрессия Лассо (регуляризация L1). 4 Используется, если набор данных содержит большое число переменных и требуется исключить некоторые из них, чтобы лучше понять, как важные признаки влияют на модель. 2

Выбор метода зависит от конкретной задачи и условий анализа.