结合向前选择和向后移除的方法,可以进一步优化模型。这种方法被称为逐步回归(Stepwise Regression)。 def stepwise_selection(data, target, significance_level=0.05): initial_features = data.columns.tolist() best_features = [] while len(in
前向选择(Forward Selection):从空模型开始,逐步添加特征,每次添加一个特征,使得模型的表现(如AIC、BIC、R²等)得到最大提升。 后向消除(Backward Elimination):从包含所有特征的模型开始,逐步删除特征,每次删除一个不显著的特征,使得模型的表现得到最大提升。 双向逐步回归(Stepwise Regression):结合前向选择和后向...
Automated Stepwise Backward and Forward Selection This script is about an automated stepwise backward and forward feature selection. You can easily apply on Dataframes. Functions returns not only the final features but also elimination iterations, so you can track what exactly happend at the iterations...
toad.selection.stepwise(frame, target='target', estimator='ols', direction='both', criterion='aic', p_enter=0.01, p_remove=0.01, p_value_enter=0.2, intercept=False, max_iter=None, return_drop=False, exclude=None) frame:输入数据框,包含自变量和目标变量。 target:指定目标变量在数据框中的列名...
在这个示例中,我们首先生成了一些随机数据,并定义了目标变量和自变量。接下来,定义了stepwise_selection函数,其中通过statsmodels库中的OLS方法构建回归模型。函数采用逐步选择的方式,将显著性水平设置为0.05,以判别哪些自变量需要被添加或移除,最终返回选中的特征列表。
# 定义逐步回归函数defstepwise_selection(X,y,significance_level=0.05):initial_features=X.columns.tolist()best_features=[]whilelen(initial_features)>0:# 向模型添加每一个变量,并寻找最佳模型changed=Falseforfeatureininitial_features:temp_features=best_features+[feature]X_temp=X[temp_features]X_temp=...
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...
网上有人用statsmodels写了一个向前逐步回归的工具,具体网址见https://planspace.org/20150423-forward_selection_with_statsmodels/。我试了一下,速度还不错,比我用sklearn写的要好。具体代码如下: importstatsmodels.formula.apiassmfimportpandasaspddefforward_selected(da...
逐步回归函数定义:stepwise_selection函数接受特征矩阵X、目标变量y、初始特征列表initial_list(默认为空)、进入模型的显著性水平threshold_in和移除模型的显著性水平threshold_out。 前向步骤:在每一步中,我们计算剩余特征中每个特征的p值,并选择p值最小的特征(如果其p值小于threshold_in)添加到模型中。 后向步骤:然...
Forward selection(前向选择) 方法介绍 From 《商务与经济统计》第十三版 P416 前向选择方法从模型中没有自变量开始。 这一方法使用与逐步回归为了确定一个变量是否应该进人模型同样的程序来增加变量,并且一次只能增加一个变量。然而,一旦一个自变量进入到模型中,前向选择方法就不允许再将这个变量从模型中删除。当不...