Какие методы отбора признаков считаются наиболее эффективными для регрессионного анализа?

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

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

Выбор метода зависит от конкретной задачи и условий анализа.