解决共线性问题的 Python 实现

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本文介绍了在统计学中如何使用Python处理共线性问题,包括计算VIF值、删除变量、主成分分析和岭回归等方法,旨在确保建立的模型避免共线性影响,提高预测准确性。

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解决共线性问题的 Python 实现

在统计学中,共线性是指自变量之间存在高度相关关系,导致模型参数无法准确估计。在实际应用中,经常会遇到共线性问题。本文将介绍如何使用 Python 处理多重共线性问题,并给出相应的代码实现。

  1. 导入数据

首先,我们需要导入包含自变量和因变量的数据集。这里以著名的波士顿房价数据集为例。

from sklearn.datasets import load_boston

data = load_boston()
X = data.data
y = data.target
  1. 计算 VIF 值</
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