以下是variance_inflation_factor的源码: from statsmodels.regression.linear_model import OLS def variance_inflation_factor(exog, exog_idx): '''variance inflation factor, VIF, for one exogenous variable The variance inflation factor is a measure for the increase of the variance of the parameter estim...
(vif包建议5以上则存在共线性问题) from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor as vif vif(np.array(DataFrame),索引数) #两个参数第一个必须是包含所有解释变量的数组,第二个即为索引值。 features=data.columns removefeatures=[] for i in range(len(features)): vifs=vif(...
方差膨胀因子 (VIF) 在 Python 中的实现 方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)是多重共线性分析中一个重要的工具,它可以帮助我们检测模型中自变量之间的多重相关性。当 VIF 值较高时,表明该自变量与其他自变量有较强的线性关系,从而影响模型的估计性能。在本文中,我们将介绍如何在 Python 中计算 VIF 值,...
columns vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(x.values, i) for i in range(x.shape[1])] vif_data 输出结果: 结论:可以发现,删除了那几列后,除了常数项的方差膨胀因子(VIF)>10,其他特征均在1-4之间,可以认为这个数据特征不存在多重共线性,因此可以使用多元线性回归模型。 模型建立 x = new...
在Python中,可以使用statsmodels库中的variance_inflation_factor函数来计算方差膨胀因子。该函数接受一个包含自变量的Dataframe作为参数,并返回每个自变量的方差膨胀因子。 下面是一个使用variance_inflation_factor函数计算方差膨胀因子的示例代码: ```python import pandas as pd from statsmodels.stats.outliers_influence imp...
vif=[variance_inflation_factor(X.iloc[:,col].values,ix)forixinrange(X.iloc[:,col].shape[1])]maxvif=max(vif)maxix=vif.index(maxvif)ifmaxvif>thres:del col[maxix]print('delete=',X_train.columns[col[maxix]],' ','vif=',maxvif)dropped=Trueprint('Remain Variables:',list(X.columns[co...
在Python中检验多重共线性,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的Python库: 多重共线性检验通常需要使用pandas进行数据处理,statsmodels进行统计建模和检验。 python import pandas as pd from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor 准备数据集: 确保数据集中包含需要进行多重共线性检验的特...
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i)foriinrange(len(X.columns))]print(vif_data) 结果如下: 通常而言,我们以VIF=10(5也很常用)为判断标准,如果大于10则认为存在多重共线性,需要通过迭代删除VIF值高的变量。
方差膨胀因子也称为方差膨胀系数(Variance Inflation),用于计算数值特征间的共线性,一般当VIF大于10表示有较高共线性。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 截距项 df['c'] = 1 name = df.columns x = np.matrix(...