请注意,计算VIF时通常需要确保数据已经过适当的预处理,如处理缺失值、异常值等,以确保结果的准确性。此外,对于某些特殊情况,如包含截距项的计算,可能需要对variance_inflation_factor函数进行适当的调整,例如在数据集中添加一列常数列(值为1)以表示截距项。
本文重点说一下用Python调用variance_inflation_factor计算VIF函数遇到的坑。 下面的定义函数中直接调用的variance_inflation_factor函数计算的VIF,得到的结果是不对的。 def checkVIF(df): from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor name = df.columns x = np.matrix(df) VIF_list ...
(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(...
vif = [variance_inflation_factor(ck, i) for i in range(ck.shape[1])] print(vif) Variables VIF a 47.136986301369774 b 28.931506849315081 c 80.31506849315096 d 40.438356164383549 即使输入相同,结果也大不相同。一般来说,statsmodel VIF 函数的结果似乎是错误的,但我不确定这是因为我调用它的方式还是函数本...
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,并通过实例展示其应用。
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...
statsmodels提供了一个名为variance_inflation_factor()的函数来计算VIF。 语法:statmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor(exog,exog_idx) 主要参数: exog:一个数组,包含对其执行线性回归的特征。 exog_idx:要测量其对其他特征的影响的附加特征的索引。 示例: 下例中使用的数据集包含500人的身...
calculate_vif(X):计算给定自变量矩阵X的VIF值。它首先为X添加一个常数项,然后使用variance_inflation_factor()函数计算每个特征的VIF。 vif_feature_selection(X, threshold=5):基于VIF进行特征选择。它重复计算VIF并移除具有最大VIF值的特征,直到所有特征的VIF值都低于给定的阈值(默认为5)。
from statsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factor ## 每轮循环中计算各个变量的VIF,并删除VIF>threshold 的变量 defvif(X,thres=10.0):col=list(range(X.shape[1]))dropped=Truewhiledropped:dropped=False vif=[variance_inflation_factor(X.iloc[:,col].values,ix)forixinrange(X.iloc...
3.2 基于内建函数 def checkVIF_new(df): from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 默认情况下不会添加截距,使得获得的VIF值偏大; # 因此,在数据框中再增加一列,代表一个常数(使用常数1)。这将是方程式的截距项。