Лекция 46: Выбор признаков методом «корреляции» на Python скачать в хорошем качестве

Лекция 46: Выбор признаков методом «корреляции» на Python

В этом видео я объясняю: метод, основанный на корреляции. Удаляем признаки с высокой степенью корреляции. Если независимые признаки сильно коррелируют с зависимой переменной, то не нужно удалять коррелированные признаки такого типа. Если независимые признаки сильно коррелируют между независимыми переменными (80% или 90%), то удаляем эти признаки и обучаем модель на оставшихся признаках. Таким образом мы можем удалить признаки. Предполагается, что с помощью корреляционной матрицы мы выберем признаки. Лекция 39: Мультиколлинеарность и VIF (фактор увеличения дисперсии)    • Lecture-39: Multicollinearity & VIF (Varia...   Лекция 44: Отбор признаков в машинном обучении    • Lecture-44: Feature Selection In Machine L...   Лекция 45: Отбор признаков с помощью методов фильтрации (отбрасывание константных, квазиконстантных и дублирующихся признаков)    • Lecture-45: Feature Selection with Filter ...