日期:2024-11-13 15:22
歸系數的估計。
基于VIF的特征選擇
基于VIF的特征選擇通常以迭代的方式進行。這意味著我們每次移除一個具有高VIF值的特征,然后重新計算剩余特征的VIF值。重復這個過程,直到所有特征的VIF值都低于設定的閾值(通常為5或10)。
由于移除一個特征會影響其他特征之間的多重共線性,因此在每次移除后重新計算VIF值很重要,以確保模型逐步變得更加穩定和可靠。
Python代碼示例
以下是一段使用Python實現VIF計算和基于VIF的特征選擇的代碼示例:
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factorfrom statsmodels.tools.t