y=β0+β1x1+β2x2+β3(x1*x2)+εを考えます．x1*x2は交互作用項です． 多重共線性は，x1とx2の相関が強いため，x1とx2の共通している部分からyへの効果が大きい問題をいいます．このとき，β3=0なら，回… https://t.co/gDwasUleWc
高橋将宜 Masayoshi Takahashi on Twitter: "y=β0+β1x1+β2x2+β3(x1*x2)+εを考えます．x1*x2は交互作用項です． 多重共線性は，x1とx2の相関が強いため，x1とx2の共通している部分からyへの効果が大きい問題をいいます．このとき，β3=0なら，回… https://t.co/gDwasUleWc"
y=β0+β1x1+β2x2+β3(x1*x2)+εを考えます．x1*x2は交互作用項です． 多重共線性は，x1とx2の相関が強いため，x1とx2の共通している部分からyへの効果が大きい問題をいいます．このとき，β3=0なら，回… https://t.co/gDwasUleWc
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https://twitter.com/koro485/status/1493245667850039304
shinmura0 on Twitter: "ちなみに、手法はこちらに紹介されているlabel distributionがかなり効きました。 回帰問題の世界観が変わる革新的な手法です！ https://t.co/7cC6SSMnBL https://t.co/kd6Wcey216"
MKT on Twitter: "Lasso回帰の可視化、２変数バージョン 推定値が軸上の尾根を通ろうとするのが分かる https://t.co/E3B3ThSgtL https://t.co/lNH0XSQPns"
Tsultra on Twitter: "回帰問題をNNで解くときはドロップアウトとBatchNormは使わないほうがいいって話、あまり知られてない気がする Pitfalls with Dropout and BatchNorm in regression proble… https://t.co/4ra2zVPStC"
森下光之助 on Twitter: "ブログを更新しました！ 多重共線性が回帰係数の推定にどのように影響するのかを数式とシミュレーションの両面から確認しました。また、リッジ回帰で推定の信頼性を高め得ることについても触れました。 多重共線性と回帰係数の信頼性の話。あと… https://t.co/yPh93T1LSC"
