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如何消除多重共线性

本文将向您展示如何使用Python消除多重共线性。数据源为了演示,我们将使用一个名为Rain in Australia的数据集。它描述了不同日期和地点的天气特征。 VIF是什么?VIF是一个决定变量是否具有多重共线性的数值。这个数字也代表了一个变量因与其他变量线性相关而被夸大的程度。VIF取值从1开始,没有上限。 在Python中,我们可以使用statmodels库中的variance_inflation_factor函数来计算VIF。 现在您已经学习了如何使用Python从数据集中删除多重共线性。我希望这篇文章能帮助你消除多重共线性,以及如何解释机器学习模型。 作者:Irfan Alghani Khalid原文地址:https:towardsdatascience.comhow-to-remove-multicollinearity-using-python-

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【机器学习笔记】:大话线性回归(三)

(4)方差膨胀因子(VIF)检测,一般认为VIF大于10,则存在严重的多重共线性。这里主要说明一下(1)和(4),因为(2)和(3)一般通过观察即可。 由于提供数据集变量不适合相关系数举例,因此为了说明Python中如何使用,采取了随机数的方法。 VIF的公式是基于拟合优度R2的,其中VIF代表自变量X的方差膨胀系数,R代表把自变量X最为因变量,与其他自变量做回归时的R2。关于R2介绍可以参考【机器学习笔记】:大话线性回归(二)。 一般,有自变量VIF值大于10,则说明存在严重多重共线性,可以选择删除该变量或者用其他类似但VIF低的变量代替。3. 参考:统计学,贾俊平计量经济学导论,伍德里奇从零开始学Python数据分析与挖掘,刘顺祥Python数据科学技术详解与商业实践,常国珍

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    python实战系列之通过libvirt

    usrbinenv python#_*_ coding:utf8 _*_#author:Happy#blog adddress: http:happylab.blog.51cto.com#来自Happy However, the one of python-libvirt 1.0.0            # is defined with 4 arguments and TypeError happens LOG.debug(_(The version of python-libvirt does not support                         registerCloseCallback for vif in network_info:            self.vif_driver.plug(instance, vif)    def unplug_vifs(self, instance for vif in network_info:            try:                self.vif_driver.unplug(instance, vif)

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    数字IC验证系列之config_db&virtual interface

    initial begin uvm_config_db#(virtual my_if)::set(null, “uvm_test_top”, vif, input_if);end参考《UVM 实战》代码 ,在顶层通过set()方法存储input_if变量值,并标志名称“vif”。 uvm_config_db#(virtual my_if)::get(this, ,vif, vif)) `uvm_fatal(my_driver,virtual interface must be set for vif!!!) endfunction在my_driver组件的build_phase中通过get()方法获取标志为“vif”的信息到virtual interface vif中?

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    多元回归分析存在多重共线性了怎么办?

    为了更加明确的衡量共线性,数学家利用R2构建了一个统计量,称之为方差膨胀因子,简写为VIF, 全称如下variance inflation factor计算公式如下 ? 其中的1-R2也称之为容忍度tolerance, 可以看到,VIF是容忍度的倒数。VIF值越大,说明多重共线性越强,通常情况下,以10为阈值,认为VIF大于10时,多重共线性非常强。 另外还有一种说法,不使用规定阈值,而是通过分析每个自变量的VIF值,将其中显著离群的值作为判断共线性大的依据。在R中,可以通过如下方式计算每个自变量的VIF值?也可以自己用公式来验证一下,代码如下? 当得到各个自变量对应的VIF值之后,可以来筛选VIF值较大的自变量,在上述例子中,自变量tax的VIF值最大,超过了9,可以其与其他变量的多重共线性叫明显,可以考虑去除该自变量,重新进行回归分析。 在进行多元回归时,自变量的多重共线性是必须要考虑的问题,可以根据自变量对应的方差膨胀因子VIF值,来剔除共线性明显的自变量,重新拟合,以提高回归分析的准确性。·end·

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    Tungsten Fabric入门宝典丨编排器集成

    据我所知,由于nova仍使用相同的vif分配逻辑,模拟Neutron响应来分配可用于Neutron的特定vif-type并非是不可能的,尽管不是所有组合全都经过测试。 上创建vif等。 (参见https:github.comJunipercontrail -nova-vif-driver)在大多数情况下,你无需深入研究这些行为的细节。 尽管在某些情况下(例如实时迁移在某处停止),你可能需要注意vif的状态。注意:Tungsten Fabric也有基于ml2的插件。https:www.youtube.comwatch? 在具有接口(vlan)的vRouter VM上创建一个vif,该接口具有与该dv-portgroup端口以及该虚拟网络的VRF相同的vlan-id。

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    揭开UVM configure机制的神秘面纱

    到各个组件的virtual interfaceinitial begin uvm_config_db#(virtualmy_if)::set(null, uvm_test_top.env.i_agt.drv, vif ,input_if); uvm_config_db#(virtualmy_if)::set(null, uvm_test_top.env.i_agt.mon, vif,input_if); uvm_config_db #(virtualmy_if)::set(null, uvm_test_top.env.o_agt.mon, vif,output_if);end3、在组件内获取physical interface。 uvm_config_db#(virtual my_if)::get(this, , vif,vif)) `uvm_fatal(my_driver, virtual interface must be setfor vif!!!)

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    机器学习笔记之多重共线性问题以及如何解决

    (比如,同时将男、女两个虚拟变量都放入模型,此时必定出现共线性,称为完全共线性)0x02 共线性的判别指标有多种方法可以检测多重共线性,较常使用的是回归分析中的VIF值,VIF值越大,多重共线性越严重。 一般认为VIF大于10时(严格是5),代表模型存在严重的共线性问题。 有时候也会以容差值作为标准,容差值=1VIF,所以容差值大于0.1则说明没有共线性(严格是大于0.2),VIF和容差值有逻辑对应关系,两个指标任选其一即可。 0x03 多重共线性处理方法多重共线性是普遍存在的,通常情况下,如果共线性情况不严重(VIF

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    读书|《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》

    接下来几天读一读 《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》这本书。? step 1: 主要讲了 python 的安装和一些基础。step 2: 讲了机器学习的发展史,分为 监督式,非监督式,解决问题的基本流程,核心 package 的主要组件。?发展史? Bagging 简述 Adaboost 算法 浅谈 GBDT 详解 Stacking 的 python 实现step 5: 讲了在文本挖掘方面的应用,包括 数据预处理的常用几种方法,以及如何做 情感分析和推荐系统 可以用 VIF 来检查多重共线性:?方法就是:1.plot correlation matrix? 2.Remove multicollinearityPseudo code:vif = .values, ix)if max(vif) > thresh:del independent_variables3

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    linux学习第六十八篇:告警系统邮件引擎,运行告警系统

    usrbinenv python#-*- coding: UTF-8 -*-import os,sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf8)import getoptimport 脚本执行命令为:python mail.py 目标邮箱 邮件主题 邮件内容在mail目录下创建脚本mail.sh 当系统服务异常的时候就会调用mail.shlog=$1t_s=`date +%s`t_s2 ago +%s`if then echo $t_s2 > tmp$logfit_s2=`tail -1 tmp$log|awk {print $1}`echo $t_s>>tmp$logv=$echo $vif

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    【日更计划118】数字IC基础题【UVM部分】

    further pass it down to env->agent->drvsqrmon uvm_config_db#(virtual apb_if)::set(null, uvm_test_top, vif will have agent as its sub component apb_agent agt; virtual interface for APB interface virtual apb_if vif uvm_config_db#(virtual apb_if)::get(this, , vif, vif))begin `uvm_fatal(config_db_err, No virtual interface specified forthis env instance) end uvm_config_db#(virtual apb_if)::set( this, agt, vif, vif); endfunction

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    R语言建立回归分析,并利用VIF查看共线性问题的例子

    此处利用方差膨胀因子进行判断:方差膨胀因子VIF是指回归系数的估计量由于自变量共线性使得方差增加的一个相对度量。一般建议,如VIF>10,表明模型中有很强的共线性问题。 library(car)vif(lm1, digits = 3)## GNP Unemployed Armed.Forces Population Year ## 1214.57 83.96 12.16 230.91 2065.73 ## Employed ## 220.42从结果看,所有自变量的vif值均超过了10,其中GNP、Year更是高达四位数,存在严重的多种共线性。

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    模型性能提升操作

    看了一些别人的思路,总结了一些模型性能提升的操作并完成python实现。1. 行空缺值的处理常规方法统计每行数据的空缺值,如果空缺值数量超过阈值,则剔除此行数据。改进方法考虑特征重要度的因素。 ,当VIF大于5或10时,代表模型存在严重的共线性问题;条件数检验,当条件数大于100、1000时,代表模型存在严重的共线性问题。 = vif_array print(特征{0}与特征{1}的共线性系数vif为:{2}.format(features, features, vif))1.3 输入特征与输出特征之间的皮尔逊相关系数计算各输入特征与输出特征之间的皮尔逊相关系数 :www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs#xgboost 选择对应的python版本下载。 特征工程之特征交叉在构造的具有可解释性特征的基础上,构造交叉特征,例如可以使用FM构造两两交叉特征(关于FM算法的部分,可以参考我的另一篇文章:FM算法解析及Python实现 )。

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    原理+代码|Python实战多元线性回归模型

    主要将分为两个部分:详细原理Python 实战Python 实战Python 多元线性回归的模型的实战案例有非常多,这里虽然选用的经典的房价预测,但贵在的流程简洁完整,其中用到的精度优化方法效果拔群,能提供比较好的参考价值 Pandas 骚操作 # 直接 .value_counts().T 无法实现下面的效果 ## 必须得 agg,而且里面的中括号 ]for i in test_data.columns: print(i, t, vif 再次进行多元共线性检测test_data = results]for i in test_data.columns: print(i, t, vif(df=test_data, col_i=i)) ?

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    Science组合图表解读

    这几天,擂台赛似的相继出来了几种画法:“坐标法”,“python法”(原谅我也不知道用的什么法),“拼接法”,原图的效果大致都出来了:R语言之照猫画虎1 R语言之照猫画虎2 (R学习教程看这里->R语言学习系列教程汇总 其实,首先应该试探性将所有环境因子作为解释变量进行初步分析,查看其方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)大小, 一般认为 VIF>10时,因子间共线性明显,需对其缩减

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    Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码

    Python代码如下:import cv2import numpy as npimport mathfrom matplotlib import pyplot as pltdef caijian(img range(0, rows):for j in range(0, cols):MAX=max((b,g,r))MIN=min((b,g,r))V=MAXif V0:S=0else:S=(V-MIN)Vif

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    【SLAM】开源 | OpenVSLAM:具有高可用性和可扩展性的可视化SLAM框架

    人工智能,每日面试题: 如何解决,回归模型中存在多重共线性问题: 1.去除这两个共线性变量 2.我们可以先去除一个共线性变量 3.计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施 4.为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法 也可以VIF, 如果VIF值=10说明相关性较高。我们也可以用 岭回归和lasso回归的带有惩罚正则项的方法。

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    Tungsten Fabric入门宝典丨开始第二天的工作

    用户需要查看运行状态(例如路由表和vif状态),并在Tungsten Fabric DB中配置各种对象,例如virtual-network, logical-router, bgp-router等。 有一点需要补充的是,在vRouter上,还有其他几个命令会显示类似的信息,比如vif、flow、vxlan、nh、rt、......https:github.comJunipercontrail-vroutertreemasterutils 不过,当vRouter吞吐量是关键时,实时信息如vif --list --rate, flow -s将是一个很好的补充。 yum -y install gcc python-develpip install contrail-api-cli如果显示某些依赖性错误,virtualenv可能会有所帮助。  check python db_manage.py --execute clean python db_manage.py --execute heal

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    Centos7下源码安装Python3 及shell 脚本自动安装Python3的教程

    install gcc gcc-c++ zlib-devel bzip2-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel libffi-devel wget上Python wget https:www.python.orgftppython3.7.6Python-3.7.6.tar.xz -O usrlocalPython-3.7.6.tar.xz解压安装tar -xf Python -3.7.6.tar.xz cd Python-3.7.6进入目录后,执行下面的命令修改文件 Python-3.7.6ModulesSetup.dist, 去掉如下几行的注释readline readline.c 的软件时会用到,比如使用mod_wgsi 连接Apache与python时需要。 etcld.so.conf.dpython3.confecho usrlocallib etcld.so.conf.dpython3.confldconfig#使添加的内容生效source etcprofile#生效环境变量pip3 -Vif

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    【UVM COOKBOOK】Testbench Architecture【二】

    #(virtual apb_driver_bfm) ::get(this, , APB_SPI_drv_bfm, m_spi_apb_agent_cfg.drv_bfm)) `uvm_fatal(VIF uvm_config_db #(virtual spi_monitor_bfm)::get(this, , SPI_mon_bfm, m_spi_agent_cfg.mon_bfm)) `uvm_fatal(VIF #(virtual apb_monitor_bfm)::get(this, , APB_GPIO_mon_bfm, m_gpio_apb_agent_cfg.mon_bfm)) `uvm_fatal(VIF (virtual apb_driver_bfm) ::get(this, , APB_GPIO_drv_bfm, m_gpio_apb_agent_cfg.drv_bfm)) `uvm_fatal(VIF uvm_config_db #(virtual intr_bfm)::get(this, , ICPIT_bfm, temp_intr_bfm)) `uvm_fatal(VIF CONFIG, Cannot

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