系统学习机器学习之特征工程（三）--多重共线性

什么是多重共线性？ 回归中的多重共线性是一个当模型中一些预测变量与其他预测变量相关时发生的条件。严重的多重共线性可能会产生问题，因为它可以增大回归系数的方差，使它们变得不稳定。以下是不稳定系数导致的一些后果： 即使预测变量和响应之间存在显著关系，系数也可能看起来并不显著。 高度相关的预测变量的系数在样本之间差异很大。 从模型中去除任何高度相关的项都将大幅影响其他高度相关项的估计系数。高度相关项的系

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