Некоторые методы борьбы с мультиколлинеарностью в данных:

• Удаление предикторов с высокой степенью корреляции. 1 Если две или более переменных имеют высокую степень корреляции, можно удалить одну из них. 1 Это помогает уменьшить избыточность и упрощает модель без потери слишком большого количества информации. 1
• Объединение переменных. 1 Можно использовать анализ главных компонент (PCA) или факторный анализ, которые помогают уменьшить избыточность за счёт создания новой переменной, представляющей объединённую информацию. 1
• Регуляризация. 1 Например, ребристая регрессия (регуляризация L2) добавляет штраф к размеру коэффициентов, эффективно уменьшая влияние коррелированных предикторов за счёт уменьшения их значений. 1
• Увеличение размера выборки. 1 Это может уменьшить разброс оценок коэффициентов и повысить надёжность регрессионной модели. 1
• Центрирование данных (стандартизация). 1 В некоторых случаях центрирование данных (вычитание среднего значения) может помочь уменьшить мультиколлинеарность. 1
• Пошаговый выбор. 1 Этот метод помогает определить наиболее важные характеристики, при этом потенциально исключаются переменные, которые вызывают высокую мультиколлинеарность. 1

Единого подхода к устранению мультиколлинеарности не существует, так как причины и последствия этого явления не являются однозначными. 2