有効にするワークフローを説明してください
データの共線性（正確な共線性）を削除できる機能をLinearRegressionに追加できますか？
提案されたソリューションを説明してください
私の提案は、remove_collinearityのような引数をユーザーが設定した場合に追加することです。そうすれば、行列のランクを使用して正確な共線変数を削除したり、VIFを使用して共線変数を削除したりできます。 これにより、リッジ回帰を行う代わりに時間を節約できます。
New Feature
divyaprabha123
全てのコメント3件
これをsklearn.feature_selectionプリプリプロセッサとして持つ方が良いかもしれません。そうすれば、複数の推定器に適用できます。 ただし、正確な共線性が頻繁に問題になるかどうかはわかりません。 たぶん、ユーザー定義の特徴相関しきい値を持つ推定量？
機能のクラスタリングとは対照的に、それが頻繁に行われることであるかどうかはわかりませんか？ 後者は、cluster.FeatureAgglomerationを使用してscikit-learnで実行できますが、必要なn_clustersを使用したインターフェイスは理想的ではない可能性があります。
cc @glemaitre
rth
2020年02月03日
これは、ここで特徴選択トランスフォーマーとして取り組んでいます： https ：
thomasjpfan
2020年02月03日
👍2
本当にありがとう。 次に、この問題をhttps://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/13405の複製としてクローズし@ divyaprabha123にコメントしてください。
rth
2020年02月03日
👍1
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