❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_139 (часть_1)
🔠 В вашем датафрейме есть скоррелированные фичи, что это и как от них избавится ?
Ответ:
Если в вашем датафрейме есть скоррелированные фичи, это означает, что некоторые признаки в наборе данных сильно связаны друг с другом.
1. Корреляционный анализ: Первым шагом можно провести корреляционный анализ, чтобы определить степень корреляции между парами фичей. Для этого можно использовать коэффициент корреляции, такой как коэффициент Пирсона или Спирмена.
2. Удаление одной из скоррелированных фичей: Если две или более фичи сильно коррелированы, можно удалить одну из них. Выбор фичи для удаления может быть основан на предметных знаниях или на дополнительном анализе влияния каждой фичи на модель. При этом следует учитывать, что удаление фичи может привести к потере информации.
#correlatedfeatures #featurecorrelation #dimensionalityreduction #featureselection #regularization
🔠 В вашем датафрейме есть скоррелированные фичи, что это и как от них избавится ?
Ответ:
Если в вашем датафрейме есть скоррелированные фичи, это означает, что некоторые признаки в наборе данных сильно связаны друг с другом.
1. Корреляционный анализ: Первым шагом можно провести корреляционный анализ, чтобы определить степень корреляции между парами фичей. Для этого можно использовать коэффициент корреляции, такой как коэффициент Пирсона или Спирмена.
2. Удаление одной из скоррелированных фичей: Если две или более фичи сильно коррелированы, можно удалить одну из них. Выбор фичи для удаления может быть основан на предметных знаниях или на дополнительном анализе влияния каждой фичи на модель. При этом следует учитывать, что удаление фичи может привести к потере информации.
#correlatedfeatures #featurecorrelation #dimensionalityreduction #featureselection #regularization
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_139 (часть_2)
🔠 В вашем датафрейме есть скоррелированные фичи, что это и как от них избавится ?
Понижение размерности: С помощью методов понижения размерности, таких как метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) или факторный анализ, можно создать новые независимые факторы, которые объясняют большую часть дисперсии в данных. Новые факторы могут быть линейными комбинациями исходных фичей и могут использоваться вместо исходных фичей в моделировании.
Регуляризация: При использовании моделей с регуляризацией, таких как регрессия Ridge или Lasso, скоррелированные фичи могут быть автоматически штрафованы, что позволяет уменьшить их влияние на модель. Регуляризация может быть полезной, особенно когда нельзя точно определить, какую фичу следует удалить или какие комбинации фичей использовать.
#correlatedfeatures #featurecorrelation #dimensionalityreduction #featureselection #regularization
🔠 В вашем датафрейме есть скоррелированные фичи, что это и как от них избавится ?
Понижение размерности: С помощью методов понижения размерности, таких как метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) или факторный анализ, можно создать новые независимые факторы, которые объясняют большую часть дисперсии в данных. Новые факторы могут быть линейными комбинациями исходных фичей и могут использоваться вместо исходных фичей в моделировании.
Регуляризация: При использовании моделей с регуляризацией, таких как регрессия Ridge или Lasso, скоррелированные фичи могут быть автоматически штрафованы, что позволяет уменьшить их влияние на модель. Регуляризация может быть полезной, особенно когда нельзя точно определить, какую фичу следует удалить или какие комбинации фичей использовать.
#correlatedfeatures #featurecorrelation #dimensionalityreduction #featureselection #regularization