Как PCA поможет справиться с мультиколлинеарностью признаков?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа, проектирования и управления сложными системами. В рамках курса рассматриваются современные подходы к моделированию процессов, оптимизации решений и применению информационных технологий. Особое внимание уделяется практическим аспектам, включая разработку алгоритмов, обработку данных и автоматизацию задач. Учебный материал направлен на формирование навыков системного мышления и подготовку специалистов, способных решать междисциплинарные проблемы в различных областях.
Варианты ответа:
- Уменьшает зависимость признаков
- Увеличивает корреляцию
- Удаляет все признаки с нулевой вариацией
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что происходит с размерностью данных после применения PCA?
- Установите соответствие между методом и его характеристикой:
- Какая метрика используется для измерения плотности предсказаний в регрессии?
- Процесс оптимизации в t-SNE включает в себя минимизацию …………… функции.
- Для какого типа данных наиболее полезно использовать визуализацию?