线性回归模型容易受到数据集中某些变量的影响。在数据集中存在高度相关的变量时，模型可能会出现多重共线性问题，导致某些变量的权重过大或不确定。为了避免这种情况，我们可以进行特征选择或特征工程，减少冗余或无关的变量，或者使用正则化方法将权重进行限制。此外，我们还可以对数据集进行探索性分析，了解每个变量对模型的贡献程度，选择更为关键的变量进行建模。
线性回归模型是否容易受到数据集中某些变量的影响？
我想问一下线性回归模型是否容易被数据集中某些变量的影响所左右呢？我在使用线性回归模型时，发现有些特征变量的权重对结果的影响比较大，而有些则几乎不起作用。我想知道这种情况是否正常，究竟如何避免数据集中某些变量对结果的影响比较大？是否可以在模型中进行特征选择或调整权重等操作？希望有经验的专家能够帮我解答一下，谢谢！
提问时间：2023-06-30 20:38:55
编辑时间：2023-06-30 20:38:57
提问者：
Street_Soul
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7回答时间：2023-06-30 20:39:00
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