Почему может быть предпочтительнее использовать меньшее количество предикторов?
▫️Использование нерелевантных признаков увеличивает тенденцию модели к переобучению, потому что эти признаки вносят больше шума.
▫️Когда две переменные скоррелированы, модель может быть сложнее интерпретировать.
▫️Может возникнуть проклятие размерности.
▫️Вырастают вычислительные затраты.
В целом, использование меньшего числа предикторов часто улучшает обобщающую способность модели. Это означает, что модель лучше работает с новыми данными, не участвовавшими в обучении.
#машинное_обучение
▫️Использование нерелевантных признаков увеличивает тенденцию модели к переобучению, потому что эти признаки вносят больше шума.
▫️Когда две переменные скоррелированы, модель может быть сложнее интерпретировать.
▫️Может возникнуть проклятие размерности.
▫️Вырастают вычислительные затраты.
В целом, использование меньшего числа предикторов часто улучшает обобщающую способность модели. Это означает, что модель лучше работает с новыми данными, не участвовавшими в обучении.
#машинное_обучение