VIF检验是一种用于评估自变量之间多重共线性的方法,可以帮助我们构建稳定和准确的模型。在Python中,我们可以使用sklearn库中的Variance Inflation Factor类来进行VIF检验。通过选择VIF值较小的自变量,可以进行特征选择,提高模型的解释力和预测准确性。希望本文对您有所帮助!
# 画图 import seaborn as sns # 制作数据集 from sklearn.datasets import make_blobs # VIF膨胀因子 from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 分割数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression...
from sklearn.linear_model import Ridge plt.figure() n_alphas = 20alphas = np.logspace(-1,4,num=n_alphas) coefs = []for a in alphas: ridge = Ridge(alpha=a, fit_intercept=False) ridge.fit(X2, y) coefs.append(ridge.coef_) ax = plt.gca() ax.plot(alphas, coefs) ax.set_xscale...
4.1 ✌ 导入相关库 # 画图importseabornassns# 制作数据集fromsklearn.datasetsimportmake_blobs# VIF膨胀因子fromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factor# 分割数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 逻辑回归fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression# AUC和准确度f...
Python statsmodel包训练LR模型 Python中训练LR模型一般使用sklearn包,输出模型报告和其他机器学习方法一样。但从统计背景出发,想看更详细的报告,statsmodel包可以帮助实现。...LR = sm.Logit(y, X).fit() 2.模型报告 #LR自带的summary报告,直接输出到excel不方便 summary = LR.summary() #查看VIF...X_m ...
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... 面试题解答3:如何用方差膨胀因子判断多重共线性 舟晓南发表于学习笔...
from sklearn.linear_model import LinearRegression coef0=np.array([5,6,7,8,9,10,11,12]) X1=np.random.rand(100,8) y=np.dot(X1,coef0)+np.random.normal(0,1.5,size=100) training=np.random.choice([True,False],p=[0.8,0.2],size=100) ...
from sklearn.datasets import make_blobs # VIF膨胀因子 from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 分割数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
from sklearn.datasets import load_iris #导入数据集iris iris = load_iris() #载入数据集 print iris.data 1. 2. 3. 输出如下所示: [python] 1. [[ 5.1 3.5 1.4 0.2] 2. [ 4.9 3. 1.4 0.2] 3. [ 4.7 3.2 1.3 0.2] 4. [ 4.6 3.1 1.5 0.2] ...
使用VIF进行检验的方法主要为,对某一因子和其余因子进行回归,得到R^2,计算VIF,剔除因子中VIF高的因子,保留VIF较低的因子,以此类推,直到得到一个相关性较低的因子组合来增强模型的解释能力。 在实际测试过程中,并非要指定一个VIF阈值,比如某因子的VIF值超过阈值才剔除,而是通过观察所有因子值的VIF值,如果发现该值...