Как бороться с высокой размерностью в линейной регрессии

Для борьбы с высокой размерностью в линейной регрессии применяют регуляризацию и отбор признаков:

1. L1-регуляризация (Lasso) - обнуляет веса незначимых признаков, автоматически выполняя отбор:

from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha=0.1).fit(X_train, y_train)

2. L2-регуляризация (Ridge) - уменьшает веса всех признаков, но не обнуляет их:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0).fit(X_train, y_train)

3. ElasticNet - комбинация L1 и L2:

from sklearn.linear_model import ElasticNet
model = ElasticNet(alpha=0.1, l1_ratio=0.5).fit(X_train, y_train)

Дополнительные методы:

• PCA для снижения размерности
• Отбор признаков на основе важности (feature_importances_)
• Удаление коррелирующих признаков