«Проблема мультиколлинеарности» возникает в задачах, где два или более признака сильно коррелированы или зависимы. 1 Изменения в одном признаке влекут за собой изменения в другом. 1

Некоторые алгоритмы, на которые влияет мультиколлинеарность:

• Линейная регрессия. 1 Из-за мультиколлинеарности линейная регрессия даёт неверные результаты, и производительность модели снижается. 1
• Логистическая регрессия. 1 Это обобщённая линейная модель регрессии, на которую также влияет мультиколлинеарность. 1
• KNN. 1 Из-за мультиколлинеарности точки становятся очень близкими, дают неверные результаты, и это влияет на производительность. 1
• Наивный байесовский подход. 1 Основное предположение этого метода состоит в том, что признаки независимы. 1 Если функции коррелированы, предположение будет ошибочным. 1

Также мультиколлинеарность может возникнуть, если независимая переменная вычисляется из других переменных в наборе данных или если две независимые переменные дают аналогичные и повторяющиеся результаты. 3