Scikit-learn: 공선 변수 삭제 지원 추가

에 만든 2020년 02월 03일 · 3코멘트 · 출처: scikit-learn/scikit-learn

활성화하려는 워크플로 설명

데이터의 공선성(정확한 공선성)을 제거할 수 있는 기능을 LinearRegression에 추가할 수 있습니까?

제안된 솔루션 설명

내 제안은 사용자가 설정한 경우 remove_collinearity와 같은 추가 인수를 추가하는 것입니다. 그러면 행렬의 순위를 사용하여 정확한 공선 변수를 제거하거나 VIF를 사용하여 공선 변수를 제거할 수 있습니다. 이렇게 하면 Ridge 회귀를 사용하는 대신 시간을 절약할 수 있습니다.

New Feature

출처

divyaprabha123

가장 유용한 댓글

이것은 여기에서 기능 선택 변환기로 작업 중입니다: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/14698

thomasjpfan 에 2020년 02월 03일

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모든 3 댓글

이것을 sklearn.feature_selection 의 전처리기로 두는 것이 더 나을 수 있습니다. 그렇게 하면 여러 추정기에 적용될 수 있습니다. 정확한 공선성이 자주 발생하는 문제인지는 잘 모르겠습니다. 사용자 정의 기능 상관 임계값이 있는 추정기일까요?

기능 클러스터링과 달리 자주 수행되는 작업인지 잘 모르겠습니다. 후자는 cluster.FeatureAgglomeration을 사용하여 scikit-learn에서 수행할 수 있지만 필요한 n_clusters가 있는 인터페이스가 이상적이지 않을 수 있습니다.

cc @glemaitre

rth 에 2020년 02월 03일

이것은 여기에서 기능 선택 변환기로 작업 중입니다: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/14698

thomasjpfan 에 2020년 02월 03일

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정말 감사합니다. 이 문제를 https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/13405 의 복제본으로 사항이 있으면 보내 주십시오.

rth 에 2020년 02월 03일

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