回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题?1 去除这两个共线性变量2 我们可以先去除一个共线性变量3 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归

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  • A、1
  • B、2
  • C、2和3
  • D、2, 3和4
解决多重公线性, 可以使用相关矩阵去去除相关性高于75%的变量 (有主观成分). 也可以VIF, 如果VIF值=10说明相关性较高.我们也可以用 岭回归和lasso回归的带有惩罚正则项的方法. 我们也可以在一些变量上加随机噪声, 使得变量之间变得不同, 但是这个方法要小心使用, 可能会影响预测效果。
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