4 向后筛选逐步回归实现 接着用向后筛选的方法进行逐步回归变量挑选,具体代码如下: final_data = toad.selection.stepwise(qz_date, target = 'Risk', estimator='ols', direction = 'backward', criterion = 'aic' ) final_data 得到结果: 可以发现向后逐步回归挑选出了16个入模变量,和双向、向前逐步回归都...
为了实现逐步回归,我们需要导入一些库,包括 statsmodels 和 sklearn。 importstatsmodels.apiassmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error 1. 2. 3. 3. 进行初始的线性回归模型 接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,并建立初始线性回归模型。 # 划分数据集X...
通过以上步骤,你可以在Python中实现逐步回归,并优化你的线性回归模型。记得根据实际数据和需求调整参数和步骤。
4. python实现 ### 逐步回归def stepwise_select(data,label,cols_all,method='forward'): ''' args: data:数据源,df label:标签,str cols_all:逐步回归的全部字段 methrod:方法,forward:向前,backward:向后,both:双向 return: select_col:最终保留的字段列表,list summary:模型参数 AIC:aic ''' import...
逐步回归分析是一种常用的多元回归分析方法,用于消除多重共线性。以下是一个简单的Python实现,通过逐步回归法进行多元回归分析。首先,我们需要导入必要的库: ```python import pandas as pd import statsmodels.api as sm ```然后,读取数据文件: ```python ...
Python使用toad包实现逐步回归向前引入法向后剔除法 python tobit回归,线性回归算法python实现(单变量)先来回顾一下相关公式:1.正规方程当是不可逆时,称为奇异阵或退化阵,也称伪逆阵。原因:(1)多余的功能(线性相关性),一个特征是平方英尺,一个特征是平方米。(2)特征
python信用评分卡建模(附代码): https://ke.qq.com/course/3063615?tuin=dcbf0ba 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只...
Python的statsmodels包含了一些R风格的统计模型和工具。在内部实现上,statsmodels使用patsy包将数据转化为矩阵并建立线性模型,具体信息参见pasty主页http://patsy.readthedocs.io/en/latest/overview.html。 但是,Python的statsmodels工具中没有向前逐步回归算法。逐步回归的基本思...
实现工具: mlxtend 包 导入数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing california = fetch_california_housing() X = california.data y = california.target df = pd.DataFrame(X, columns=california.feature_names) df['Price']=y df 查看数据如下: 基于线性回归,建立逐步回归 说明: 共8个自...
第一层回归 🏡 首先,我们只引入`X1`,使用`statsmodels`的`OLS`进行拟合,并打印模型摘要。python X = pd.DataFrame({'X1': X1}) y = pd.Series(Y) model1 = sm.OLS(y, X).fit() print(model1.summary())第二层回归 🏡 接着,我们在第一层的基础上加入`X2`,再次拟合模型,并打印摘要,观察...