(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(...
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...
在Python中计算方差膨胀因子(VIF)通常用于诊断多重共线性问题,这是回归分析中一个非常重要的步骤。以下是计算VIF的详细步骤和代码示例: 导入必要的Python库: 需要导入处理数据和计算VIF所需的Python库。常用的库包括pandas用于数据处理,statsmodels中的variance_inflation_factor用于计算VIF。 python import pandas as pd ...
2. 使用variance_inflation_factor自动计算VIF # 导入库 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 读取数据 df = pd.read_excel(r'D:\jupyter_python\python_回归分析\DYHG.xlsx') # 替换为你的Excel...
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor import pandas as pd # 假设 df 是包含您自变量的DataFrame X = df[['feature1', 'feature2', 'feature3', ...]] # 选择自变量 # 计算每个自变量的VIF vif_data = pd.DataFrame() vif_data["feature"] = X.columns vif_data...
正如其他人以及函数作者 Josef Perktold 在这篇文章中提到的那样,variance_inflation_factor期望在解释变量矩阵中存在一个常数。可以使用来自 statsmodels 的add_constant将所需常量添加到数据帧,然后再将其值传递给函数。 from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor ...
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...
python var公共变量 python variance_inflation_factor 一、概要 在机器学习中,多重共线性在一定程度上是不影响模型的预测能力,但是肯定会影响模型的可解释性。尤其是在获取构建模型时的特征重要性(或者对特征进行排名)时,多重共线性会严重影响其解释性。
可变膨胀因子(Variable Inflation Factor,VIF)是一种用于多重共线性检测的统计方法,用于衡量自变量之间的相关性程度。在数据分析中,多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,可能...
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...