variable变量python python variance_inflation_factor 1,去除线性共线性,使变量数据稀疏。 共线性检测: 1,VIF(方差膨胀因子),1/(1-R**2)以10为分界点,(0-10)不存在多重共线性问题,>10存在多重共线性问题。 (vif包建议5以上则存在共线性问题) from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflati...
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。 df['c'] = 1 # name = df.columns x = np.matrix(df) VIF_list =...
在特征选择上，VIF适用于过滤方法，可作为初筛工具，与包装和嵌入方法结合使用。借助Python中的statsmodels库，可以直接调用variance_inflation_factor函数进行计算。以boston house数据集为例，原始模型中可能存在复共线性问题，导致某些变量不显著。通过VIF方法识别并删除共线性较强的变量后，模型的显著性提升，...
探索数据中隐藏的秘密，Variance Inflation Factor (VIF)作为特征选择的有力工具，揭示了自变量间的复杂关系。VIF，这个看似简单的统计量，实际上是衡量共线性强度的关键指标。它通过计算自变量之间的多重共线性程度，其核心公式与可决系数息息相关。每当我们质疑变量间的相互影响时，VIF就犹如一盏明灯，指引...
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Python计算方差膨胀因子VIF 方差扩大因子(variance inflation factor)简称VIF,是表征自变量观察值之间复共线性程度的数值。线性回归分析中,回归系数βj的估计量的方差为σ2Cjj,其中Cjj=(1-Rj)-1,称Cjj为βj的 方差… DPENG发表于数据分析达... 金工金数实用篇(2) 基于因子模型的截面波动率(Cross-Sectional Volat...