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。 defcheckVIF(df):fromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factorname=df.columnsx=np.matrix(df)VIF_list=[variance_inflation_factor(x,i)foriinrange(x.shape[1])]VIF=pd.DataFrame({'feature':...
fromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factor# 创建包含自变量和目标变量的数据框,去掉目标变量YX=df[['X1','X2','X3']]# 计算VIF值vif_data=pd.DataFrame()vif_data["Feature"]=X.columns vif_data["VIF"]=[variance_inflation_factor(X.values,i)foriinrange(X.shape[1])]pr...
fromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factor# 定义计算VIF的函数defcalculate_vif(df):vif_data=pd.DataFrame()vif_data["Variable"]=df.columns vif_data["VIF"]=[variance_inflation_factor(df.values,i)foriinrange(df.shape[1])]returnvif_data# 计算VIFvif_results=calculate_vif...
...for count in range(idx + 1, len(features)): vif = vif_array[idx][count]...print('特征{0}与特征{1}的共线性系数vif为:{2}'.format(features[idx], features[count], vif)) 1.3 输入特征与输出特征之间的皮尔逊相关系数...://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 选择对应的...
回答我自己的问题:我花了半天的时间尝试调试，初步的工作版本如下所示，不是很优雅，但现在它的工作是...
# VIF检验与多重共线性:Python实现详解 ## 引言 在进行多元线性回归分析时,一个常见的问题就是多重共线性(Multicollinearity)。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这可能导致回归模型的系数不稳定、标准误较大,从而影响模型的解释性和预测能力。近年来,VIF(方差膨胀因子)作为检测多重共线性的一种有效工具,得到...
Time will tell.1、列表生成器下面的代码会报错,为什么?class A(object): x = 1 gen = (x for _ in xrange(10)) # gen=(x for _ in range(10)) if __name__ == "__main__": print(list(A.gen))答:这个问题是变量作用域问题,在 gen=(x f ...
...for count in range(idx + 1, len(features)): vif = vif_array[idx][count]...print('特征{0}与特征{1}的共线性系数vif为:{2}'.format(features[idx], features[count], vif)) 1.3 输入特征与输出特征之间的皮尔逊相关系数...://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 选择对应的...
#VIF检验与多重共线性:Python实现详解 ## 引言 在进行多元线性回归分析时,一个常见的问题就是多重共线性(Multicollinearity)。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这可能导致回归模型的系数不稳定、标准误较大,从而影响模型的解释性和预测能力。近年来,VIF(方差膨胀因子)作为检测多重共线性的一种有效工具,得到...