回归模型的解释变量选取个数上并不是越多越好,若选取的变量之间有较大的信息重叠,就会出现共线性问题,并且变量多导致的计算量大,误差也大,进而导致最终模型参数精度也不高。 一般在选取指标变量时往往不能一次完全正确,需要反复调整找到最合适的指标变量。
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