В каких задачах и при использовании каких алгоритмов возникает «проблема мультиколлинеарности»?

«Проблема мультиколлинеарности» возникает в задачах, где два или более признака сильно коррелированы или зависимы. yandex.ru Изменения в одном признаке влекут за собой изменения в другом. yandex.ru

Некоторые алгоритмы, на которые влияет мультиколлинеарность:

• Линейная регрессия. yandex.ru Из-за мультиколлинеарности линейная регрессия даёт неверные результаты, и производительность модели снижается. yandex.ru
• Логистическая регрессия. yandex.ru Это обобщённая линейная модель регрессии, на которую также влияет мультиколлинеарность. yandex.ru
• KNN. yandex.ru Из-за мультиколлинеарности точки становятся очень близкими, дают неверные результаты, и это влияет на производительность. yandex.ru
• Наивный байесовский подход. yandex.ru Основное предположение этого метода состоит в том, что признаки независимы. yandex.ru Если функции коррелированы, предположение будет ошибочным. yandex.ru

Также мультиколлинеарность может возникнуть, если независимая переменная вычисляется из других переменных в наборе данных или если две независимые переменные дают аналогичные и повторяющиеся результаты. dzen.ru