Что такое VIF (variance inflation factor)?
VIF — это метрика, используемая для оценки мультиколлинеарности между признаками в моделях машинного обучения. Мультиколлинеарность возникает, когда два или более признака в модели сильно коррелированы друг с другом.
VIF измеряет, насколько много дисперсии коэффициента регрессии оцениваемого признака объясняется другими признаками в модели. Принцип расчёта метрики заключается в том, чтобы поочередно принимать каждый из признаков за целевую переменную и строить модель линейной регрессии на основе оставшихся независимых переменных.
Значение VIF больше 10 обычно считается признаком наличия мультиколлинеарности.
#машинное_обучение
#статистика
VIF — это метрика, используемая для оценки мультиколлинеарности между признаками в моделях машинного обучения. Мультиколлинеарность возникает, когда два или более признака в модели сильно коррелированы друг с другом.
VIF измеряет, насколько много дисперсии коэффициента регрессии оцениваемого признака объясняется другими признаками в модели. Принцип расчёта метрики заключается в том, чтобы поочередно принимать каждый из признаков за целевую переменную и строить модель линейной регрессии на основе оставшихся независимых переменных.
Значение VIF больше 10 обычно считается признаком наличия мультиколлинеарности.
#машинное_обучение
#статистика