В чем заключаются потенциальные последствия мультиколлинеарности для качества прогнозов модели?

Некоторые потенциальные последствия мультиколлинеарности для качества прогнозов модели:

• Нестабильность коэффициентов. sky.pro Небольшие изменения в данных приводят к значительным изменениям в оценках параметров модели. sky.pro Это делает её «хрупкой» и ненадёжной для новых данных. sky.pro
• Сложности интерпретации. sky.pro Коэффициенты теряют смысл «влияния признака при неизменности других признаков», поскольку изменение одного признака неизбежно связано с изменением коррелирующих признаков. sky.pro
• Увеличение дисперсии коэффициентов. sky.pro Оценки становятся менее точными, что ведёт к широким доверительным интервалам и статистически незначимым результатам даже при фактически важных признаках. sky.pro
• Переобучение. sky.pro Модель может чрезмерно адаптироваться к шуму в данных, вместо того чтобы улавливать общие закономерности. sky.pro
• Вычислительные проблемы. sky.pro Некоторые алгоритмы, особенно основанные на обращении матриц, могут работать некорректно или давать ошибки при сильной мультиколлинеарности. sky.pro

Однако есть мнение, что при условии достаточно большого коэффициента детерминации (R^2 больше или равно 0,85) мультиколлинеарность не окажет значимого влияния на качество прогноза. spravochnick.ru