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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
return X# 使用示例selected_features = vif_feature_selection(X)
在這個示例中,我們定義了兩個函數:


calculate_vif(X):計算給定自變量矩陣X的VIF值。它首先為X添加一個常數項,然后使用variance_inflation_factor()函數計算每個特征的VIF。


vif_feature_selection(X, threshold=5):基于VIF進行特征選擇。它重復計算VIF并移除具有最大VIF值的特征,直到所有特征的VIF值都低于給定的閾值(默認為5)。


這段代碼演示了如何使用VIF進行多重共線性檢測和特征選擇的完整過程。將其應用于自己的數據集,以識別和處理
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