Mathematics· 2022Q2· Derleme
Multikolinearite Sorununun Azaltılması ve Makine Öğrenmesi Yaklaşımı: Bir Derleme
Mitigating the Multicollinearity Problem and Its Machine Learning Approach: A Review
- 589atıf
- Q2SCImago
- 2022yıl
Kısa özet
Makine öğrenmesi optimizasyon yaklaşımları, istatistiksel tahmincilerden daha iyi multikolineariteyi ele alır ve büyük veri analizi için güncel bir strateji sunar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Artan değişken sayısı nedeniyle multikolinearite, büyük veri analizinde önemli bir sorundur.
- Geleneksel yöntemler, değerli verileri göz ardı edebilir.
- Makine öğrenmesi optimizasyon yaklaşımları, multikolinearite için istatistiksel tahmincilerden daha etkilidir.
- Derleme, multikolinearite azaltma tekniklerinin evrimini izlemektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Technologies have driven big data collection across many fields, such as genomics and business intelligence. This results in a significant increase in variables and data points (observations) collected and stored. Although this presents opportunities to better model the relationship between predictors and the response variables, this also causes serious problems during data analysis, one of which is the multicollinearity problem. The two main approaches used to mitigate multicollinearity are variable selection methods and modified estimator methods. However, variable selection methods may negate efforts to collect more data as new data may eventually be dropped from modeling, while recent studies suggest that optimization approaches via machine learning handle data with multicollinearity better than statistical estimators. Therefore, this study details the chronological developments to mitigate the effects of multicollinearity and up-to-date recommendations to better mitigate multicollinearity.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Mathematics, 2022 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Analitik Kimya
Analytical ChemistryChemistry