Устраняем мультиколлинеарность признаков в ML при помощи графов

Залогом успешного применения ML к конкретной бизнес-задаче является не только правильно подобранная модель, но и признаки, на которых модель обучается. Давайте на примере задачи поведенческого банковского скоринга разберёмся в том, почему важно уделять внимание мультиколлинеарности признаков в линейных моделях и научимся от неё избавляться.