A lasszóregresszió gondoskodik a multikollinearitásról?
Pontszám: 4,3/5 ( 63 szavazat )Kezelheti-e a Lasso-regresszió a multikollinearitást?
Ökölszabály, hogy ha VIF > 10, akkor a multikollinearitás magas (5-ös határértéket is gyakran használnak). ... A multikollinearitás csökkentésére használhatunk regularizációt, ami azt jelenti, hogy megtartjuk az összes jellemzőt, de csökkentjük a modell együtthatóinak nagyságát.
Mik a Lasso-regresszió korlátai?
A lasszó korlátai Ha p>n, akkor a lasszó legfeljebb n változót választ ki. A kiválasztott gének számát a minták száma korlátozza . Csoportosított változók: a lasszó nem tud csoportos kiválasztást végezni. Hajlamos kiválasztani egy változót egy csoportból, és figyelmen kívül hagyja a többit.
Hogyan lehet megszabadulni a multikollinearitástól a regresszióban?
- Távolítson el néhány erősen korrelált független változót.
- Lineárisan kombinálja a független változókat, például összeadja őket.
- Végezzen olyan elemzést, amelyet erősen korrelált változókra terveztek, például főkomponens-elemzést vagy részleges legkisebb négyzetek regresszióját.
A Lasso eltávolítja az erősen korrelált funkciókat?
A lasszó-regresszió nem távolít el két olyan jellemzőt, amelyek erősen korrelálnak egymással .
A multikollinearitás kiküszöbölése Lasso-regresszióval (regularizációs módszerek)
A rugalmas háló jobb, mint a LASSO?
Összefoglalva, a Lasso , a Ridge és az Elastic Net kiváló módszerek a lineáris modell teljesítményének javítására. ... Az Elastic Net egyesíti a Lasso jellemzőinek kiküszöbölését és a Ridge modell jellemzői együttható csökkentését, hogy javítsa a modell előrejelzéseit.
A LASSO jó a multikollinearitásra?
Lasszó-regresszió Egy másik toleráns módszer a multikollinearitás kezelésére, amelyet a legkisebb abszolút zsugorodási és kiválasztási operátor (LASSO) regressziójaként ismerünk, és ugyanazt a korlátozott optimalizálási problémát oldja meg, mint a gerincregresszió, de a komplexitás mértékeként az L1 normát használja az L2 normák helyett.
Miért rossz a kollinearitás?
A kollinearitás egy speciális eset , amikor két vagy több változó pontosan korrelál . Ez azt jelenti, hogy a regressziós együtthatók nincsenek egyértelműen meghatározva. Ez viszont rontja a modell értelmezhetőségét, mivel akkor a regressziós együtthatók nem egyediek, és más jellemzők hatásai is vannak.
Mi a különbség a kollinearitás és a multikollinearitás között?
A kollinearitás egy lineáris összefüggés két prediktor között . A multikollinearitás olyan helyzet, amikor két vagy több prediktor erősen lineárisan összefügg.
Mi a multikollinearitási példa?
A multikollinearitás általában akkor fordul elő, ha két vagy több prediktorváltozó között magas a korreláció. ... Példák a korrelált előrejelző változókra (más néven multikollineáris prediktorok) a következők: egy személy magassága és súlya, életkora és egy autó eladási ára, vagy iskolai végzettsége és éves jövedelme .
Mi az előnye a Lasso-regressziónak?
Itt részletesen ismertetjük a LASSO előnyeit más regresszió alapú megközelítésekkel szemben. A LASSO tartalmaz egy büntetési tényezőt, amely meghatározza, hogy hány jellemző marad meg ; a keresztellenőrzés használata a büntetési tényező kiválasztásához segít biztosítani, hogy a modell jól általánosítható legyen a jövőbeni adatmintákra.
Melyik a jobb LASSO vagy Ridge?
Ezért a lasszó modell jobban jósol, mint a lineáris és a gerincmodell . ... Ezért a lasszó az egyetlen jellemzőt választja ki, míg a többiek együtthatóit nullára csökkenti. Ezt a tulajdonságot jellemzőkiválasztásnak nevezik, és ez a gerinc esetében hiányzik.
Mire jó a Lasso-regresszió?
A lasszó-eljárás egyszerű, ritka (azaz kevesebb paraméterű modellek) modellekre ösztönöz. Ez a bizonyos típusú regresszió jól alkalmazható olyan modellekhez, amelyek magas szintű multikollinearitást mutatnak, vagy ha automatizálni kívánja a modellkiválasztás bizonyos részeit, például a változók kiválasztását/paraméterek kiiktatását.
A Lasso-regresszió lineáris?
A lasszó regresszió a lineáris regresszió egy olyan típusa, amely zsugorodást használ . A zsugorodás azt jelenti, hogy az adatértékek egy központi pont felé zsugorodnak, például az átlaghoz. ... A „LASSO” mozaikszó a Least Absolute Shrinkage and Selection Operator rövidítése.
Hogyan kezeli a gerincregresszió a multikollinearitást?
A Ridge Regression a többkollinearitástól szenvedő többszörös regressziós adatok elemzésére szolgáló technika. ... Azáltal, hogy a regressziós becslésekhez bizonyos mértékű torzítást adunk , a gerincregresszió csökkenti a standard hibákat. Remélhetőleg a nettó hatás az lesz, hogy megbízhatóbb becsléseket adunk.
Mi a kollinearitás a regresszióban?
Kollinearitás, a statisztikákban a prediktorváltozók (vagy független változók) közötti korreláció, oly módon, hogy lineáris kapcsolatot fejeznek ki egy regressziós modellben . Ha ugyanabban a regressziós modellben a prediktor változók korrelálnak, nem tudják önállóan megjósolni a függő változó értékét.
Hogyan észlelhető a multikollinearitás?
Egy egyszerű módszer a multikollinearitás kimutatására egy modellben az úgynevezett varianciainflációs tényező vagy VIF használata minden egyes előrejelző változóhoz .
Mennyi a kollinearitás túl sok?
A multikollinearitásra vonatkozó hüvelykujjszabály az, hogy túl sok van, ha a VIF nagyobb 10-nél (ez valószínűleg azért van, mert 10 ujjunk van, tehát tekintsd az ilyen hüvelykujjszabályokat annak, amit érnek). Ennek az lenne a következménye, hogy túl sok kollinearitás van két változó között, ha r≥. 95.
Milyen a jó VIF pontszám?
Van néhány irányelv, amellyel megállapíthatjuk, hogy VIF-jeink elfogadható tartományban vannak-e. A gyakorlatban általánosan használt hüvelykujjszabály, hogy ha a VIF > 10 , akkor nagy a multikollinearitás. Esetünkben 1 körüli értékekkel jó formában vagyunk, és folytathatjuk a regressziót.
Mi okozza a kollinearitást?
A multikollinearitás okai – Elemzés Rossz kérdésválasztás vagy nullhipotézis . Egy függő változó kiválasztása. ... Magas korreláció a változók között – az egyik változó egy másik, a regresszióban használt változón keresztül fejleszthető. Rossz használat és álváltozók kiválasztása.
Miért nem jó a multikollinearitás?
A súlyos multikollinearitás azonban problémát jelent, mert növelheti az együtthatóbecslések varianciáját, és nagyon érzékenysé teheti a becsléseket a modell kisebb változtatásaira. Az eredmény az, hogy az együtthatóbecslések instabilok és nehezen értelmezhetők .
Mik a multikollinearitás következményei?
1. A multikollinearitás statisztikai következményei közé tartoznak az egyedi regressziós együtthatók tesztelésének nehézségei a felfújt standard hibák miatt . Így előfordulhat, hogy nem tud szignifikánsnak nyilvánítani egy X változót, bár (önmagában) erős kapcsolata van Y-val.
Használható a Lasso változó kiválasztására?
A Lasso egy felügyelt algoritmus, amelyben a folyamat azonosítja azokat a változókat, amelyek szorosan kapcsolódnak a válaszváltozóhoz . Ezt nevezik változó kiválasztásnak. Ezután Lasso a változók együtthatóit nullára kényszeríti. Ez most a zsugorodás folyamata.
Miért jelent problémát a multikollinearitás a gépi tanulásban?
A multikollinearitás fő problémája az, hogy összezavarja a független változók együtthatóit (béta) . Ez az oka annak, hogy ez komoly probléma, amikor a változók közötti kapcsolatokat vizsgálja, az ok-okozati összefüggéseket stb.
Melyik Regularizációt használná a korrelált változókhoz?
A Ridge jó alapértelmezett regularizációnak tekinthető, azonban ha úgy gondolja, hogy a szolgáltatáskészletéből csak néhány szolgáltatás valóban hasznos, akkor fontolja meg a LASSO Regularization-t vagy az Elastic Net-et (magyarázat alább).