何为共线性, 跟过拟合有啥关联?
多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
共线性会造成冗余，导致过拟合。
解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
何为共线性, 跟过拟合有啥关联?
2021-12-25
114
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
何为共线性, 跟过拟合有啥关联?
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
算法
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
55
7
7
|
2月前
线性回归前特征离散化可简化模型、增强稳定性、选有意义特征、降低过拟合、提升计算效率及捕捉非线性关系。
【5月更文挑战第2天】线性回归前特征离散化可简化模型、增强稳定性、选有意义特征、降低过拟合、提升计算效率及捕捉非线性关系。但过多离散特征可能增加复杂度，丢失信息，影响模型泛化和精度。需谨慎平衡离散化利弊。
19
0
0
|
2月前
|
Windows
|
2月前
|
10月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
索引
|
10月前
|
数据采集
机器学习/深度学习
数据可视化
|
机器学习/深度学习
人工智能
|
数据挖掘
索引
Python
|
Python
