Análisis de correlación para modelos de regresión: Cómo eliminar la multicolinealidad y mejorar la robustez

Publicado el 24 mayo 2024 por Daniel Rodríguez @analyticslane
Los modelos de regresión son una de las técnicas estadísticas más utilizadas para comprender y predecir las relaciones entre las variables. Siendo ampliamente utilizadas en análisis de datos y aprendizaje automático. Sin embargo, cuando las variables que se desean utilizar para la construcción del modelo están altamente correlacionadas, aparece el problema de la multicolinealidad. Pudiendo […]