종속변수들 간 종속변수와 독립변수들 간의 관계에 대해 나타내는 용어이고 공부할 때 헷갈려서 정리를 하려 한다. MultiCollinearity이 경우는 종속변수들의 관계만 생각하자.종속변수 feature들 간의 상관관계가 있는 것이다. linear regression의 경우 \(\beta\)에 대해 closed form이 있는데 식이 \((X^TX)^{-1}\)으로 구성돼있다.즉 feature \(x\) 간의 correlation이 있는 경우 \(\beta\)에 대한 추정이 불안정해지는 것이다. 따라서 서로 correlation이 강한 feature가 있다면 feature를 제거하는 것이 문제를 해결하는 방법이다. Confounding EffectCofounding Effect는 \(Y\)에 영향을 주는..