Мультиколлинеарность снижает точность статистических моделей, потому что затрудняет разделение влияния объясняющих факторов на поведение зависимой переменной. spravochnick.ru
Ограниченная интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org Коррелированные переменные предоставляют схожую информацию, поэтому сложно определить индивидуальный вклад каждого предиктора. www.geeksforgeeks.org
Снижение надёжности модели. www.geeksforgeeks.org Высокая мультиколлинеарность может привести к завышенным стандартным ошибкам, из-за чего прогнозы модели становятся менее надёжными. www.geeksforgeeks.org Модель может плохо обобщаться на новые невидимые данные и давать неправильные результаты. www.geeksforgeeks.org
Риск переобучения. www.geeksforgeeks.org Модель может оказаться слишком точно подогнанной к обучающим данным, улавливающим шум, вместо понимания лежащих в основе взаимосвязей. www.geeksforgeeks.org
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.