Как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

29.04.2024 07:20:44 | Хабр

Хабы: Блог компании OTUS, Python, Программирование, Машинное обучение

Привет, Хабр!

Мультиколлинеарность возникает, когда в модели множественной регрессии одна из независимых переменных может быть линейно предсказана с помощью других независимых переменных с высокой степенью точности. Это явление приводит к тому, что расчетные коэффициенты регрессии становятся нестабильными и их значения могут сильно изменяться в зависимости от включения или исключения других переменных в модель.

Высокая мультиколлинеарность может привести к значительному изменению коэффициентов при незначительных изменениях в данных или спецификации модели. Это усложняет интерпретацию коэффициентов, поскольку они могут значительно изменяться от одного анализа к другому.

Когда переменные сильно коррелированы, стандартные ошибки оценок коэффициентов увеличиваются. Это ведет к увеличению p-значений, что может ошибочно привести к заключению о том, что переменные не имеют значимого влияния на зависимую переменную, хотя на самом деле это не так.

В статье рассмотрим как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне.

Подробнее