데이터 저장소

프로젝트를 진행하다 보면, 종속 변수와 상관관계가 낮은 독립 변수가 포함되는 경우가 있습니다. 그렇다면 이러한 변수를 어떻게 다루는게 좋을까요. 단순히 종속 변수와 상관계수가 낮다고 무조건 제거하는 것이 정답일까요? 이번 글에서는 낮은 상관관계를 가지는 데이터를 다룰 때 유용한 몇 가지 방법을 소개합니다. 상관관계가 낮은 변수를 왜 고민해야 할까?보통 데이터 분석에서는 종속 변수와의 상관계수가 높은 변수를 유용하다고 생각합니다. 하지만, 낮은 상관관계를 가진 변수라도 의미 있는 정보를 포함할 수 있습니다.비선형 관계를 가지는 변수는 단순한 상관계수로는 중요성을 평가하기 어려움.독립 변수들 간의 조합(상호작용 변수)이 중요한 의미를 가질 수 있음.다중공선성이 낮다면, 개별 변수들이 모델의 성능 향상에 기여..

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