ЕТ
Владимир Калинин
когда корреляция между признаками 0,98 нормальное не получается)
Такие признаки лучше схлопнуть через PCA.
Size: a a a
2020 March 09
ВК
вернее не между признаками, а признаком и таргетом
А[
Владимир Калинин
когда корреляция между признаками 0,98 нормальное не получается)
Ага, как заметил Евгений это не ок
ЕТ
Иначе линейная регрессия не работает, потому что у неё довольно жёсткие ограничения относительно корреляции переменных.
ВК
понимаю, но в данном случае я неверно сказал
ЕТ
Владимир Калинин
вернее не между признаками, а признаком и таргетом
Тогда норм, в принципе.
А[
Тогда норм, в принципе.
Тогда да :)
А[
Владимир Калинин
равномерное распределение остатков это кул?)
А оно равномерное в плане гомоскедастичности или по qq plot нормальности не видно? Что Голдфелд-Кванд говорит?
ЕТ
Вообще, тут уже верно сказали: от СПбГУ на курсере есть невероятно топовая специализация.
AS
А[
Вообще, тут уже верно сказали: от СПбГУ на курсере есть невероятно топовая специализация.
А вы до конца прошли? Серт получили?
ЕТ
А вы до конца прошли? Серт получили?
Я позорно отложил пока, мне надо для других целей подтянуть матан, Python и линейную алгебру было. Вот, скоро дальше буду проходить.
А[
Я позорно отложил пока, мне надо для других целей подтянуть матан, Python и линейную алгебру было. Вот, скоро дальше буду проходить.
Хех, аналогично, я на линал переключился, до сих пор разгребаю :)
А[
Иногда весьма сомнительнями способами...
ЕТ
Ого. Я смотрю курс от Вышки + blue brown + курс на Степике.
ВК
ВК
у идеальной линейной регрессии вот так распределены остатки
ВК
