Чтобы удалить несущественные коэффициенты в выходных данных статистической модели, можно рассмотреть несколько методов. Вот несколько часто используемых подходов:

1. Проверка значимости. Вы можете выполнить проверку гипотез для коэффициентов, используя статистические тесты, такие как t-тесты или p-значения. Если значение p, связанное с коэффициентом, превышает заранее определенный уровень значимости (например, 0,05), вы можете считать его незначительным и удалить его из выходных данных.

2. Пошаговая регрессия. Пошаговая регрессия — это итеративная процедура, которая начинается с полной модели и удаляет или добавляет переменные в зависимости от их статистической значимости. Обычно он включает прямой выбор (добавление переменных одну за другой) или обратное исключение (удаление переменных одну за другой) на основе таких критериев, как p-значения или информационные критерии.

3. Регрессия LASSO: оператор наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO) — это метод регуляризации, который может автоматически сжимать или исключать коэффициенты. Это достигается путем добавления штрафного члена к обычной целевой функции наименьших квадратов, поощрения меньших значений коэффициентов и эффективного выбора переменных.

4. Риджевая регрессия. Подобно LASSO, Ридж-регрессия — это метод регуляризации, который может помочь решить проблему незначительных коэффициентов. Он добавляет штрафной член к целевой функции, но, в отличие от LASSO, не выполняет выбор переменных. Вместо этого коэффициенты сжимаются до нуля, что приводит к более стабильным и надежным оценкам.

5. Знание предметной области. Иногда знание предметной области и знание предметной области могут помочь исключить несущественные коэффициенты. Если вы хорошо понимаете основную проблему, вы можете вручную оценить коэффициенты и их соответствие конкретному контексту, игнорируя те, которые считаются незначительными.