多重共線性
線形回帰で、説明変数どうしの相関が非常に強いときに、係数の推定が不安定になって解釈しにくくなる問題として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
過学習
- B
多重共線性
- C
データリーケージ
- D
次元の呪い
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正解:B
多重共線性は、説明変数どうしの相関が強いと、係数が不安定になる問題。変数の削除や正則化で対処する。

- A
誤り。訓練データに合わせすぎること。
- B
正しい。相関の強い変数の片方を除く、主成分分析を使う、リッジ回帰を使うなどの対処がある。
- C
誤り。学習時に正解の情報が漏れること。
- D
誤り。次元が増えるとデータがまばらになること。
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