Какие существуют методы борьбы с мультиколлинеарностью в данных?

Некоторые методы борьбы с мультиколлинеарностью в данных:

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

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