方差膨胀因子VIF
在建立逻辑回归模型的过程中，有一个重要的步骤——利用VIF来检验变量之间是否有多重共线性，那么多重共线性是什么，VIF又是什么呢？ 大家上学的时候应该都知道线性关系：假设有n个非零向量X1,X2, …,Xn，如果存在不全等于零的常数b1, b2, …, bn使得b1X1+b2X2+b3X3+ ...
原文：可决系数R^2和方差膨胀因子VIF
然而很多时候，被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想，究其原因可能是由于特征筛选的偏差。 但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。介绍一种VIF 方差膨胀检验 方法，来对特征之间的线性相关关系进行检验，从而选取到独立性更好的特征，增强模型的解释能力。 .可决系数R . 什么是可决系数 可决系数，亦 ...
2019-06-30 14:33 0 5265 推荐指数：
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