日期:2024-11-13 15:22
来实现,而Lasso回归则通过最小化系数的L1范数,可以将一些系数压缩为零。
需要避免的常见错误
盲目移除相关特征:这种方法在只有少数特征相关的情况下是可行的,但如果存在大量相关特征,则可能不太实用。
过度依赖PCA:尽管PCA在减轻多重共线性方面非常有效,但新生成的变量可解释性较差,这使得向非技术利益相关者解释结果变得更具挑战性。
对岭回归和Lasso回归的误解:虽然这些方法可以减轻多重共线性的影响,但它们主要是正则化技术。它们并不能完全治愈多重共线性,而是通过调整系数来帮助控制其