一位資料工程師正在使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 評估客戶資料，以建立行為預測模型。為了提升模型效能，他們需要檢查多重共線性。哪些步驟所需的營運工作量最少，可以偵測多重共線性？（選擇兩項）
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正確答案： 使用 SageMaker Data Wrangler 診斷視覺化，並執行主成分分析 (PCA) 和奇異值分解 (SVD) 以取得奇異值。, 使用 SageMaker Data Wrangler 診斷視覺化，並執行 LASSO 來繪製在資料集上訓練的 LASSO 模型的係數值。.
為什麼這是答案
多重共線性是指預測變數之間存在高度相關性。SageMaker Data Wrangler 提供診斷視覺化工具來檢測此問題。執行主成分分析 (PCA) 和奇異值分解 (SVD) 可以透過分析奇異值來識別多重共線性，因為高奇異值表示變數之間存在強相關性。LASSO（最小絕對收縮與選擇算子）是一種回歸分析方法，透過懲罰係數大小來執行特徵選擇和正則化，其係數值圖可以揭示哪些變數高度相關，進而指示多重共線性。重新擬合和轉換資料集並應用獨熱編碼與多重共線性檢測無直接關係。Quick Model 視覺化主要用於快速評估模型性能和特徵重要性，而非直接檢測多重共線性。Min Max Scaler 轉換用於數值特徵的正規化，與多重共線性檢測無關。