꿈라CBT다중회귀분석에서 다중공선성을 완화하기 위한 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
- 1릿지(Ridge) 회귀는 회귀계수의 제곱합에 벌점을 부과하여 계수를 0에 가깝게 축소하지만, 계수를 정확히 0으로 만들지는 않는다.
- 2라쏘(Lasso) 회귀는 회귀계수의 절댓값 합에 벌점을 부과하며, 일부 계수를 정확히 0으로 만들어 변수 선택의 효과를 함께 얻는다.
- 3엘라스틱넷(Elastic Net)은 릿지와 라쏘의 벌점을 함께 사용하는 방법으로, 서로 상관이 높은 변수들이 무리를 이루고 있을 때 유용하다.
- 4로지스틱(Logistic) 회귀는 회귀계수에 벌점을 부과하는 정규화 기법이므로, 설명변수 사이의 상관이 높을 때 다중공선성을 해소하는 대표적인 방법이 된다.