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 ...
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X ,X , ,Xn,如果存在不全等于零的常数b , b , , bn使得b X b X b X bnXn ,则认为X ,X , ,Xn之间存在线性关系。多重共线性也是相似的道理。在实际建模的过程中,我们的数据集常常含 ...
2020-05-12 15:55 0 2249 推荐指数:
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 ...
如何理解方差膨胀因子? 多重共线性:python中利用statsmodels计算VIF和相关系数消除共线性 ...
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(博主亲自录制视频):http://dwz.date/b9vv https://etav.github.io/python/vif_factor_python.html Colinearity is the state ...
方差膨胀系数(variance inflation factor,VIF)是衡量多元线性回归模型中复 (多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系,即一个自变量可以是其他一个 ...
@ 目录 ✌ 多重共线性检验-方差膨胀系数(VIF) 1、✌ 原理: 2、✌ 多重共线性: 3、✌ 检验方法: ✌ 方差膨胀系数(VIF): ✌ 相关性检验: 4、✌ 代码测试 ...
单因子方差分析是比较俩组或多组数据的均值,它返回原假设——均值相等的概率,在matlab中我们可以用函数 anova1进行单因子方差分析。 函数anova1 格式: p=anova1(X) %X的各列为彼此独立的样本观察值,其元素个数相同,p为各列均值相等的概率值,若p值 接近于0,则原 ...
vFor和vIf不要一起使用 1、vFor 的优先级其实是比 vIF 高的,所以当两个指令出现来一个DOM中,那么 vFor 渲染的当前列表,每一次都需要进行一次 vIf 的判断。而相应的列表也会重新变化,这个看起来是非常不合理的。因此当你需要进行同步指令的时候。尽量使用计算属性,先将 vIf ...
共线性,显示各变量之间有强相关,vif()函数在 car包中, 而step() 函数内置。 偏相关图 相关系数图: 逐步回归图 以上只截取了部分图,但是结果与书上的不一样。最后虽然使用的是逐步回归 ...