为了实现逐步回归,我们需要导入一些库,包括 statsmodels 和 sklearn。 importstatsmodels.apiassmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error 1. 2. 3. 3. 进行初始的线性回归模型 接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,并建立初始线性回归模型。 # 划分数据集X...
步骤5: 实现逐步回归算法 我们将创建一个函数,逐步添加或移除特征。 defstepwise_regression(X,y):initial_features=X.columns.tolist()# 获取所有特征best_features=[]# 用于存储最佳特征whileinitial_features:# 前向选择models=[]forfeatureininitial_features:X_temp=X[best_features+[feature]]# 当前模型的特...
Python的statsmodels包含了一些R风格的统计模型和工具。在内部实现上,statsmodels使用patsy包将数据转化为矩阵并建立线性模型,具体信息参见pasty主页http://patsy.readthedocs.io/en/latest/overview.html。 但是,Python的statsmodels工具中没有向前逐步回归算法。逐步回归的基本思...
4 向后筛选逐步回归实现 接着用向后筛选的方法进行逐步回归变量挑选,具体代码如下: final_data = toad.selection.stepwise(qz_date, target = 'Risk', estimator='ols', direction = 'backward', criterion = 'aic' ) final_data 得到结果: 可以发现向后逐步回归挑选出了16个入模变量,和双向、向前逐步回归都...
4. python实现 ### 逐步回归def stepwise_select(data,label,cols_all,method='forward'): ''' args: data:数据源,df label:标签,str cols_all:逐步回归的全部字段 methrod:方法,forward:向前,backward:向后,both:双向 return: select_col:最终保留的字段列表,list summary:模型参数 AIC:aic ''' import...
Python可以实现这三种方法，代码中涉及统计模型构建、参数选择和模型评估。利用Python的统计库如statsmodels，可以实现逐步回归方法。在逐步回归方法中，选择变量的过程是关键。前向逐步回归方法从无变量开始，逐步引入变量，每个变量引入后进行显著性检验，如果变量的引入导致模型显著性变化，则将其加入模型中，...
实现工具: mlxtend 包 导入数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing california = fetch_california_housing() X = california.data y = california.target df = pd.DataFrame(X, columns=california.feature_names) df['Price']=y df 查看数据如下: 基于线性回归,建立逐步回归 说明: 共8个自...
利用python实现逐步回归 利⽤python实现逐步回归 逐步回归的基本思想是将变量逐个引⼊模型，每引⼊⼀个解释变量后都要进⾏F检验，并对已经选⼊的解释变量逐个进⾏t检验，当原来引⼊的解释变量由于后⾯解释变量的引⼊变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引⼊新的变量之前回归⽅程中只包含显著...
利用python实现逐步回归评分: 今天小编就为大家分享一篇利用python实现逐步回归,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 python 逐步回归2020-09-17 上传大小:89KB 所需:50积分/C币 精选_Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类_源码打包 ...
利用python实现逐步回归 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释...