日期:2024-11-13 15:22
归系数的估计。
基于VIF的特征选择
基于VIF的特征选择通常以迭代的方式进行。这意味着我们每次移除一个具有高VIF值的特征,然后重新计算剩余特征的VIF值。重复这个过程,直到所有特征的VIF值都低于设定的阈值(通常为5或10)。
由于移除一个特征会影响其他特征之间的多重共线性,因此在每次移除后重新计算VIF值很重要,以确保模型逐步变得更加稳定和可靠。
Python代码示例
以下是一段使用Python实现VIF计算和基于VIF的特征选择的代码示例:
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factorfrom statsmodels.tools.t