英文: The high VIF values of this model indicate serious multicollinearity issues. 中文: 我们需要计算每个自变量的VIF值来评估模型的多重共线性。 英文: We need to calculate the VIF values of each independent variable to assess the multicollinearity of the model. 中文: ...
```R vif_values <- vif(M) ``` 3. 分析VIF值:VIF值越高,表明多重共线性越严重。通常情况下,VIF值大于10被认为是严重的多重共线性,需要进一步处理。 ```R vif_data <- data.frame(Variable = names(vif_values), VIF = vif_values) ``` 4. 可视化VIF值:可以使用`ggplot2`库将VIF值绘制为条形...
data=est_data)vif_values<-vif(M)#做图library(ggplot2)vif_data<-data.frame(Variable=names(vif_values),VIF=vif_values)# 使用 ggplot2 绘制VIF值的条形图png("VIF.png",width=2000,height=2800,res=300)ggplot(vif_data,aes(
运行上述代码后,vif_values将是一个包含各个自变量VIF值的向量。你可以根据这些VIF值来判断模型中是否存在多重共线性问题。 5. 如何处理高VIF值以及高VIF可能引发的问题 当某个自变量的VIF值较高时,表明该自变量与其他自变量之间存在严重的多重共线性问题。这可能会导致回归系数的估计不准确,进而影响模型的预测能力和...
# VIF值的可视化barplot(vif_values,main="VIF值分析",xlab="自变量",ylab="VIF值",col="lightblue",beside=TRUE) 1. 2. 3. 4. 关系图(ER Diagram) 在进行分析时,我们可以使用关系图来表示变量间的关系,如下所示: erDiagram MP车辆 { string 车名 ...
pie(vif_values,labels=names(vif_values),main="VIF Values") 1. 这段代码将生成一个饼状图,以可视化每个自变量的vif值。其中,vif_values是我们之前计算得到的vif值向量,names(vif_values)返回了自变量的名称,用于设置饼状图的标签,main参数用于设置图形的标题。
Explore infrastructure management VIF ArcGIS Pro 3.4| |Help archive Large VIF values indicate redundancy among your model explanatory variables. Feedback on this topic?
=X.columns# calculating VIF for each featurevif_data["VIF"]=[variance_inflation_factor(X.values...
sort_values(by='VIF',ascending=False)['index'][:1].values[0] df.drop(remove,axis=1,inplace=True) vif = calculate_vif(df) feature_selected = vif.iloc[:-1,:]['index'].values X_new = df[feature_selected] y_new = y model = LogisticRegression() model.fit(X_new,y_new) model....
Large VIF values indicate redundancy among your model explanatory variables.ArcGIS Desktop Home ArcGIS Pro ArcMap Documentation Support ArcGIS ArcGIS Online ArcGIS Desktop ArcGIS Enterprise ArcGIS Location Platform ArcGIS Developer ArcGIS Solutions ArcGIS Marketplace About Esri About Us Careers Esri Blog ...