В Логистической регрессии, нужно ли заботиться о мультиколлинеарности так же, как если бы вы были в прямой регрессии МНК?
Например, в случае логистической регрессии, когда существует мультиколлинеарность, нужно ли вам быть осторожным (как в случае регрессии МНК) с выводом из бета-коэффициентов?
Для регрессии МНК одним «исправлением» высокой мультиколлинеарности является регрессия гребня, есть ли что-то подобное для логистической регрессии? Кроме того, отбрасывание переменных или объединение переменных.
Какие подходы целесообразны для уменьшения влияния мультиколлинеарности в логистической регрессии? Они по сути такие же, как OLS?
(Примечание: это не для целей разработанного эксперимента)
источник