다중공선성

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 입력 값들끼리 서로 거의 같은 말을 하고 있어서 어느 것이 결과에 영향을 주는지 가려내기 어려운 상태.

실무 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 선형 회귀나 로지스틱 회귀에서 비슷한 피처가 여럿 들어가면 계수가 크게 흔들리고 해석이 어려워진다. 상관 행렬이나 분산팽창계수(VIF)로 확인해 중복 피처를 지우거나 합치고, 릿지 규제나 주성분 분석으로 완화한다.

전문 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 설명변수들 사이에 강한 선형 종속이 있어 X^T X 가 거의 특이행렬이 되는 현상이다. 계수 추정의 분산이 커지고 부호가 뒤집히기도 하며, 예측 성능 자체는 해치지 않을 수도 있다. VIF가 10을 넘으면 의심하는 경험칙이 흔하다.

관용구/함께 쓰는 말

• VIF - 분산팽창계수. 다른 변수들로 한 변수가 얼마나 설명되는지 보는 지표.
• 공선성 진단 - 변수 간 중복이 심한지 점검하는 일.

쉬운 비유

두 사람이 항상 같은 말을 하면, 어느 쪽 의견이 결정에 영향을 준 것인지 가릴 수 없는 것과 같다.

예문

• 평수와 방 개수가 서로 너무 닮아 다중공선성이 생겨 회귀 계수가 불안정했다.
• VIF가 15로 나와 중복되는 피처 하나를 제거했다.
• 릿지 회귀로 다중공선성이 있는 데이터에서도 안정적인 계수를 얻었다.

헷갈리는 용어 비교

상관관계

상관관계는 두 변수가 함께 움직이는 일반적 개념이고, 다중공선성은 모델의 입력 변수들끼리 상관이 너무 높아 계수 추정이 불안정해지는 문제 상황이다.

맞춤법/표기법

바른 표기

다중공선성

원어

multicollinearity

다른 이름

다중 공선성, 멀티콜리니어리티, 공선성, multicollinearity

참고

붙여 쓰는 것이 표준이다. 영어 발음대로 '멀티콜리니어리티'라고도 한다.

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