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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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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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    如何消除多重共线性

    (VIF)值。 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。 为了计算VIF,我们将对每个变量进行线性回归过程,其中该变量将成为目标变量。在我们完成这个过程之后,我们计算出R的平方。最后,我们用这个公式计算VIF值:? 从上面可以看到,几乎所有变量的VIF值都大于5。甚至压力变量的VIF值也超过40万。这是一个很大的因素! 因此,我们需要从数据中清除这些多重共线性。消除多重共线性为了消除多重共线性,我们可以做两件事。 正如你从上面看到的,我们仍然得到了具有巨大VIF值的变量。但是,我们仍然从生成新功能中得到了一个很好的结果。 现在让我们删除VIF值大于5的特性。

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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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    【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。 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)。 具体的代码部分如下:# 自定义VIF方差膨胀因子计算import statsmodels.formula.api as smf def vif(df, col_i): cols = list(df.columns -r2) for i in df.columns: print(i, t, vif(df,col_i=i))如果自变量X与其他自变量共线性强,那么回归方程的R2就会较高,导致VIF也高。 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.

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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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    【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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    【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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    Tungsten Fabric知识库丨这里有18个TF补丁程序,建议收藏

    packets transmitted, 2 packets received, 0% packet lossround-trip minavgmax = 4.5874.8855.183 ms # # vif --get 8 | grep bytes RX packets:3393 bytes:288094 errors:0 TX packets:3438 bytes:291340 errors:0# vif --get 8 | grep bytes RX packets:3393 bytes:288094 errors:0 TX packets:3439 bytes:291438 errors:0# vif --get 8 | grep bytes RX packets:3394 bytes:288136 errors:0 TX packets:3442 bytes:291676 errors:0# vif --get 8 | grep bytes RX packets:3394 bytes:288136 errors:0 TX packets:3444 bytes:291872 errors:0# vif

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    EBU超高清视频主观测试结果

    VMAF对下列基本指标进行融合:视觉信息保真度(VIF):VIF是一种获得广泛使用的图像质量指标,在最初的形式中,VIF分数是通过将四个尺度(Scale)下保真度的丢失情况结合在一起衡量的。 在VMAF使用了一种改进版的VIF,将每个尺度下保真度的丢失看作一种基本指标。

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    python实战系列之通过libvirt

    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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    python数据预处理 :数据共线性处理详解

    方差膨胀因子 VIF是容忍度的倒数,值越大则共线性问题越明显,通常以10作为判断边界。当VIF

    63710

    TF虚拟网络流量排错:在正确的时刻使用正确的工具

    首先,确定VM的虚拟机接口(vif)。 通过使用“vif”实用程序,匹配端口IP地址(192.168.10.3)来实现:(vrouter-agent)$ vif --list | grep -B 1 -A 1 192.168.10.3vif03 Oif 0是连接计算和底层的物理接口接口:(vrouter-agent)$ vif --get 0Vrouter Interface Tablevif00 OS: ens3f1 (Speed 1000, 当使用vif时,我们能够定位到与该端口相关的tap接口“tapcae84676-cb”。 在vRouter层面(工具要在vRouter容器内运行):vif,列出虚拟接口nh,了解流量计算一个特定的nexth-hop索引是在哪里发送的flow,查看vRouter上的活动流量rt,查看vRouter

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    R语言_回归分析

    线性模型假设的综合验证install.packages(gvlma)library(gvlma)gvmodel = gvlma(fit)summary(gvmodel)#多重共线性library(car)vif (fit)sqrt(vif(fit))>2 #>2表明存在多重共线性 #异常值的观测#离群点library(car)outlierTest(fit) #若不显著表示没有离群值,若显著需要先删除在检验#高杠杆点

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    Cracking Digital VLSI Verification Interview

    class sram_driver extends uvm_driver#(rw_txn); `uvm_component_utils(sram_driver) virtual sram_if vif; uvm_config_db#(virtual sram_if)::get(this, , sram_if, vif)) begin `uvm_fatal(SRAMDRV, No virtual interface

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    【日更计划115】数字IC基础题【UVM部分】

    class sram_driver extends uvm_driver#(rw_txn); `uvm_component_utils(sram_driver) virtual sram_if vif; uvm_config_db#(virtual sram_if)::get(this, , sram_if, vif)) begin `uvm_fatal(SRAMDRV, No virtual interface

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    比较两幅图像的相似度的各种相似度量结果对比

    (SCC)Relative Average Spectral Error (RASE)Spectral Angle Mapper (SAM)Visual Information Fidelity (VIF blur, org))print(SCC: , scc(blur, org))print(RASE: , rase(blur, org))print(SAM: , sam(blur, org))print(VIF

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