大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
参考：https://www.zhihu.com/question/270451437/answer/405814593
https://www.cnpython.com/qa/38203
import numpy as np
import scipy as sp
a = [1, 1, 2, 3, 4]
b = [2, 2, 3, 2, 1]
c = [4, 6, 7, 8, 9]
d = [4, 3, 4, 5, 4]
ck = np.column_stack([a, b, c, d])
cc = sp.corrcoef(ck, rowvar=False)
VIF = np.linalg.inv(cc)
VIF.diagonal()
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
from statsmodels.tools.tools import add_constant
df = pd.DataFrame(
{'a': [1, 1, 2, 3, 4],
'b': [2, 2, 3, 2, 1],
'c': [4, 6, 7, 8, 9],
'd': [4, 3, 4, 5, 4]}
)
X = add_constant(df)
>>> pd.Series([variance_inflation_factor(X.values, i)
for i in range(X.shape[1])],
index=X.columns)
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56468729
使用VIF进行检验的方法主要为，对某一因子和其余因子进行回归，得到R^2，计算VIF，剔除因子中VIF高的因子，保留VIF较低的因子，以此类推，直到得到一个相关性较低的因子组合来增强模型的解释能力。
在实际测试过程中，并非要指定一个VIF阈值，比如某因子的VIF值超过阈值才剔除，而是通过观察所有因子值的VIF值，如果发现该值较大（显著离群），剔除该因子即可。本次我们的几个因子表现都非常出色，VIF值稳定且没有离群较大值，因此，没能找到任何一个需要剔除的因子。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/135202.html原文链接：https://javaforall.net
![读写锁属性[通俗易懂]](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450-480x300.jpg)
