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深入理解多重共線性: 基本原理、影響、檢驗與修正策略
日期:2024-11-13 15:22
ols import add_constantdef calculate_vif(X): 計算給定自變量矩陣X的方差膨脹因子(VIF) # 添加常數項 X = add_constant(X) # 計算每個特征的VIF vif = pd.Series([variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])], index=X.columns) return vifdef vif_feature_selection(X, threshold=5): 基于VIF的特征選擇 vif = calculate_vif(X) while vif.max() threshold: # 移除具有最大VIF值的特征 feature_to_remove = vif.idxmax() X = X.drop(columns=[feature_to_remove]) # 重新計算VIF vif = calculate_vif(X)
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