深入理解多重共线性: 基本原理、影响、检验与修正策略
日期:2024-11-13 15:22
return X# 使用示例selected_features = vif_feature_selection(X)
在这个示例中,我们定义了两个函数:


calculate_vif(X):计算给定自变量矩阵X的VIF值。它首先为X添加一个常数项,然后使用variance_inflation_factor()函数计算每个特征的VIF。


vif_feature_selection(X, threshold=5):基于VIF进行特征选择。它重复计算VIF并移除具有最大VIF值的特征,直到所有特征的VIF值都低于给定的阈值(默认为5)。


这段代码演示了如何使用VIF进行多重共线性检测和特征选择的完整过程。将其应用于自己的数据集,以识别和处理
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