日期:2024-11-13 15:22
多种有效的方法。以下是一些常用的技术:
从相关变量对中移除一个特征:如果两个变量高度相关,可以考虑移除其中一个,以减少冗余信息。
检查方差膨胀因子(VIF):识别具有高VIF值的特征,这表明存在多重共线性。移除高VIF特征有助于提高模型的稳定性。
使用主成分分析(PCA)进行数据转换:PCA通过创建原始变量的线性组合来降低数据维度,从而消除多重共线性。
应用岭回归(Ridge Regression)或Lasso回归:这些正则化技术通过收缩回归系数来减轻多重共线性的影响。岭回归通过最小化系数的L2范数