多重共线性第2页

计算机毕设基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

DanCheng-studio·2023-08-28 13:30

多元回归自变量存在共线性

多重线性回归要求各个自变量之间相互独立，不存在多重共线性。所谓多重共线性，是指自变量之间存在某种相关或者高度相关的关系，其中某个自变量可以被其他自变量组成的线性组合来解释。

Leon_124·2023-08-10 23:23

机器学习:多重共线性

1什么是多重共线性 多重共线性是指线性回归模型中的自变量之间存在精确相关关系或高度相关关系。

Sun_Sherry·2023-08-06 23:00

Lasso + Cox 生存分析模式

但这种做法没有考虑到变量之间多重共线性的影响，有时候我们甚至会发现单因素和多因素Cox回归得到的风险比是矛盾的，这是变量之间多重共线性导致模型失真的结果。

oncology咕噜·2023-07-29 13:40

岭回归和LASSO回归模型（简记Logistic回归分类模型）

在实际问题中，常出现的问题：可能会出现自变量个数多于样本自变量间存在多重共线性的情

积跬步，慕至千里·2023-07-26 17:52

Stata 与模型的设定

一般情况下，如果分类变量总共有N类，为了避免多重共线性的出现，通常只引入N-1个虚拟变量。image-2019111721164

迷茫的小孩2·2023-07-26 01:16

Python 多重共线性计算 statsmodels模块

1.起因在回归分析时，我们可能会遇到自变量的回归系数与常识相反的情况，这种情况下，可以检查下自变量间是否存在多重共线性的问题。

王叽叽的小心情·2023-07-23 09:46

python 分类变量转为哑变量_机器学习笔记——哑变量处理

通常根据模型的需要，类别型特征需要进行哑变量处理，即按照特征类别进行编码，一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量，这样就可以表示特征内部所有的类别(将其中基准比较类设为

weixin_39664477·2023-07-17 01:59

python实现对森林生物量进行随机森林回归预测

2、独立性：自变量之间应该是独立的，即自变量之间的相关性应该尽可能小，自变量之间不应该存在多重共线性。3、正态性：残

从凌开始学GIS·2023-07-15 02:46

2019-06-22 因子分析（二）探索性因子分析

这种对于因子意义的分析有两种功能：（1）探索性：评价问卷的结构效度；（2）验证性：解决多重共线性；寻找结构；适用条件：图3适用条件（1）不能完全两两没有相关公因子数量的确定图4筛选条件（1）不同行业标准不同

6d1d91c78cfd·2023-06-19 21:33

Python统计学13——回归的多重共线性、异方差、自相关的检验

在基础统计学，或者是计量经济学里面，需要对回归问题进行一些违背经典假设的检验，例如多重共线性、异方差、自相关的检验。这些检验用stata，r，Eviews什么都很简单，但是用python很多人都不会。

阡之尘埃·2023-06-10 02:14

不只是线性回归（2）：多重共线性与正则化

2.多重共线性（Multicollinearity）2.1什么是多重共线性？多重共线性，是指特征之间存在一组或多组线性关系。会导致训练出的模型失真。例如著名的Boston

uglybachelor·2023-04-21 05:58

python数据降维

1.数据为何要降维降低模型的计算量，减少模型运行时间，减少数据存储空间；降低噪音变量信息对于模型结果的影响；它通过删除冗余的特征来处理多重共线性问题。

萧居士·2023-04-14 02:32

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task4

1、导入数据略2、查看数据略3、特征工程略4、建模与调参4.1模型原理学习逻辑回归模型（已学完）训练速度快、可解释性好、占用资源少需要处理缺失值和异常值；不能解决非线性问题；难处理多重共线性数据，难处理数据不均衡

怕热的波波·2023-04-09 09:18

辅助编程coding的两种工具：Github Copilot、Cursor

使用技巧：CHAT:example1：注意：example2：GithubCopilot官网简介以插件方式安装pycharm自动写代码example1：写一个mysql取数据的类example2：写一个多重共线性检测的类总结

山高月小水落石出·2023-04-07 16:22

【信用评分预测模型（三）】PCA主成成分分析

文章目录前言一、PCA的利弊1.优点：2.缺点：二、PCA步骤1.标准化2.VIF多重共线性检验（1）缺失值处理，VIF检验3.模型训练4.方差百分比与累计方差贡献总结前言主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis

Christ1018·2023-04-06 18:44

多元线性回归模型

2.对自变量进行多重共线性检验，方法很多：（1）辅助回归模型检验（2）VIF膨胀系数检验（3）皮尔逊相关系数，相关系数的攫取，取决于自变量的分布，可用欧式平方距离择最优系数3.对变量进行T-test、F-test

Christ1018·2023-04-06 18:44

Python机器学习：corr()分析变量之间的相关关系

变量之间存在多重共线性的情况下会影响模型的精度，这里用相关矩阵corr()和热力图heatmap()可以直观地观察变量之间的相关关系，进而判断是否要对自变量进行删除，或者降维的操作。

紫昂张·2023-04-01 00:14

多重共线性, 2022-06-21

(2022.06.21Tues)回归分析中，两个或以上自变量之间存在的相关性，称为多重共线性multicollinearity。影响当变量间的相关性达到0.7以上时，认为变量间有严重的多重共线性。

Mc杰夫·2023-03-29 00:33

回归分析中自变量共线性导致的问题

如图，多重共线性导致的问题在于：当其中一个自变量发生微小变化时，虽然目标函数不太受影响，但是回归系数的变化会很大，表现在几何上，就是回归平面会沿着y的均值那根轴大幅度旋转，使模型的稳健性大打折扣。

陈荣昌·2023-03-17 21:42

机器学习：为什么需要逻辑回归

线性回归对数据的要求很严格，比如标签必须满足正态分布，特征之间的多重共线性需要消除等，而现实中很多真实情景的数据无法满足这些要求，因此线性回归在很多现实情境的应用效果有限。

Zen of Data Analysis·2023-02-21 07:09

【数据建模工具】数据处理算法讲解之主成分分析

可以使用主成分分析减少变量数目并避免多重共线性，也可以在相对于观测值数目而言有太多预测变量时使用主成分分析。►算法思想主成分分析PCA（PrincipalCo

美林数据Tempodata·2023-02-03 20:51

机器学习模型的艺术

python风控模型·2023-02-03 15:48

ols回归结果分析表python_OLS回归结果Python中coef的VIF

我有一个需要处理的n个变量的模型，所有变量的多重共线性值无助于删除共线性最高的值。在这看起来是个答案但是我如何在这个工作簿上运行它呢。在下面是代码和摘要输出，这也是我现在所在的地方。

weixin_39630106·2023-01-30 14:53

python实现ols回归

封装需要存储的回归结果3.4ExogEmpty：自变量空时抛出异常3.5my_ols：ols回归主干3.6stan_calcu：计算标准化回归系数3.7arch_test：异方差检验3.8vif_test：检测多重共线性

ftcyllb·2023-01-30 13:39

Python数据分析与挖掘——回归模型的诊断

Fo*(Bi)·2023-01-27 10:59

数学建模学习笔记——多元回归

显著大于0，交互效应正向显著小于0，交互效应负向定性数据描述——数据透视表分析——数据透视图联合显著性检验P值要小于0.05——>模型才成立G4多重共线性——虚拟变量（n-1）G1评价量平均相比于

Grateful_Dead424·2023-01-26 23:16

数学建模学习笔记（清风）——多元线性回归

SELF...DISCIPLINE·2023-01-26 23:16

数学建模学习笔记（9）多元线性回归分析（非常详细）

多元线性回归分析1.回归分析的地位、任务和分类2.数据的分类3.对线性的理解、系数的解释和内生性4.取对数预处理、虚拟变量和交互效应5.使用Stata进行多元线性回归分析6.异方差7.多重共线性8.逐步回归法

北岛寒沫·2023-01-26 23:15

数学建模学习笔记（10）：岭回归和Lasso回归

文章目录基本概述岭回归Lasso回归基本概述方法功能：可以视为逐步回归法的升级版，主要用于在回归模型中存在多重共线性时筛选自变量。

北岛寒沫·2023-01-26 23:15

数据预处理方法

文章目录1.数据归一化2.剔除异常值3.对比训练集测试集4.相关性分析5.多重共线性分析5.1判别标准5.2PCA解决共线性6.构造特征7.探究数据分布7.1Q-Q图和P-P图7.2Box-Cox变换在机器学习或深度学习对数据进行预处理时可以从下列因素进行考虑

Suppose-dilemma·2023-01-26 22:37

python多项式拟合结合lasso回归_2020-05-17 第八章岭回归与Lasso回归模型(python)

岭回归与Lasso回归模型01线性回归模型的短板背景知识根据线性回归模型的参数估计公式可知，得到β的前提是矩阵可逆，但在实际应用中，可能会出现自变量个数多于样本量或者自变量间存在多重共线性的情况，即的行列式为

weixin_39636718·2023-01-18 22:47

第二章.线性回归以及非线性回归—LASSO算法

线性回归以及非线性回归2.13LASSO算法1.前期导入：通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标(变量)的系数为零，解释力很强岭回归估计系数等于0的机会微乎其微，造成筛选变量困难擅长处理具有多重共线性的数据

七巷少年^ω^·2023-01-18 22:39

多元线性回归多重共线性的危害

多元线性回归多重共线性的危害作者：居居日期：2021-11-05importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams

居居山·2023-01-17 16:50

数学建模：9 多元线性回归分析

向前/后逐步回归筛选自变量检验自变量之间是否多重共线性（计算VIF）内生性、核心变量与解释变量虚拟变量，个数=分类数-1，否则有多重共线性stata软件回归模型假设检验、回归系数假设检验与解释自变量对因变量的影响程度

NElks·2023-01-17 10:06

解决多元线性回归的多重共线性问题

在上一章我们提到多重共线性的影响以及产生的原因，因为在解释变量存在多重共线性的情况下，使用普通最小二乘法估计参数会导致参数估计方差太大，使普通最小二乘法的效果很不理想。

数据分析师小杰的成长之路·2023-01-16 18:15

数学建模学习1.22——多元回归分析

清风老师课程目录一、回归分析简介二、数据分类与数据处理方法三、线性回归四、回归系数的解释与模型分类五、回归实例六、错误论文分析七、清风老师的毕业论文讲解八、异方差，多重共线性和逐步回归一、回归分析简介二

淡豆豉七号·2023-01-12 07:18

数学建模学习——回归分析

计算方差时把差距较大的参数删了，但是实际上没有删系数为零是因为系统判断为两参数具有多重共线性//导入数据importexcel

芸森的仓库·2023-01-12 07:47

R语言实战-第八章 R in action-chapter8

#第八章回归#简单线性回归#用到基础包中的women数据集，研究身高与体重的关系head(women)fit2表明存在多重共线性问题car::vif(fit)sqrt(car::vif(fit))>2#

Anny Yeung·2023-01-09 19:21

机器学习-sklearn第十二天——笔记

多元线性回归的基本原理2.2最小二乘法求解多元线性回归的参数2.3linear_model.LinearRegressionclass3回归类的模型评估指标3.1是否预测了正确的数值3.2是否拟合了足够的信息4多重共线性

鹿衔草啊·2023-01-07 07:05

算法建模流程详解及python代码实现

算法建模前言建模的一般流程代码实现（以逻辑回归为例，重在解释流程）导入相关模块数据清洗及降维woe编码（好处不需要填充缺失值不需要数据标准化）检验多重共线性（在这步之后决定样本不平衡怎么处理）模型训练（

ecnu_frc_new·2023-01-06 11:04

经验分享：如何运用R的MICE包对数据集中不同变量采用不同方法及跳过部分变量进行多重插补

multipleimputation)，遇到两个具体需求：（1）只需针对缺失值较高的部分变量而不是全部变量进行填充（但仍想将全部变量纳入数据集中）；（2）对于不同的具体变量，采用不同的多重插补具体方法（如处理存在多重共线性问题的部分变量需要采用

yanxiz·2023-01-05 23:32

线性模型——异方差、序列相关、多重共线性与内生性的处理

在实际的计量经济学问题中，完全满足回归的基本假设的情况并不多见。不满足基本假定的情况。称为违背基本假定违背基本假定的情况主要包括：随机干扰项存在异方差随机干扰项的序列相关（或称自相关）解释变量之间的多重共线解释变量为随机变量，存在内生性异方差性线性模型的基本假设中有var(u|x1,x2...xk)=d，即随机干扰项的方差不因自变量的不同而不同。表现在现实的经济生活中，以消费水平受到收入水平的影响

weixin_33698823·2023-01-05 12:15

计量经济学第四章

计量经济学第四章简记放宽基本假设的模型多重共线性后果检验判定有无多重共线性判断共线性范围克服方法异方差性后果检验修正内生解释变量问题后果工具变量法工具变量的选取：工具变量的应用模型设定偏误问题类型后果检验放宽基本假设的模型严重的多重共线性随机干扰项序列异方差性解释变量具有内生性模型设定有偏误多重共线性后果完全共线性下参数估计量不存在近似共线性下参数估计量方差变大

会打DJ的惊鸿·2023-01-05 12:11

【中级计量经济学】Lecture 10 内生性和工具变量法

10.1内生性问题内生性的产生原因内生性的后果10.2内生性问题的处理寻找代理变量（IQ）工具变量法（IV）估计工具变量的选取工具变量矩估计（GMM）两阶段最小二乘法（2SLS）单个内生解释变量，多个IV多重共线性与

一圈YQ·2023-01-05 12:40

多元回归分析

02回归的分类03数据线性回归回归系数虚拟变量回归实例01题目02描述性统计03Stata回归04标准化回归系数05Stata代码误差扰动项检验异方差处理异方差检验多重共线性多重共线性处理lasso回归和岭回归

苗半里·2023-01-03 12:59

Python机器学习：replace()给字段值赋值

像“性别”这类数据尽量不要使用OneHot编码，因为OneHot编码后分成两个字段性别_是否男，性别_是否女，这两个字段是高度相关的，自变量具有相关关系也称为多重共线性，会影响预测的精度。

紫昂张·2023-01-02 11:53

LR的优缺点

LR的优缺点优点一、预测结果是界于0和1之间的概率；二、可以适用于连续性和类别性自变量；三、容易使用和解释；缺点一、对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期

闪闪亮亮·2023-01-01 00:47

matlab做岭回归分析,岭回归分析（SPSS+SAS）

当自变量之间存在较强的多重共线性时，求得的多重线性回归模型很不稳定;尤其是某些自变量回归系数的正负号与实际问题的专业背景不吻合时，岭回归分析可以很好地解决这一问题。

海伦汉堡文书PS·2022-12-30 16:23

统计分析——回归分析

回归分析概念回归分析的步骤一元线性回归一元线性回归模型一元线性回归方程参数的最小二乘法估计利用回归直线进行估计和预测估计标准误差的计算置信区间估计在1—α置信水平下预测区间影响区间宽度的因素回归直线的拟合优度判定系数显著性检验线性关系检验回归系数检验两个检验的区别多元线性回归调整的多重判定系数曲线回归分析多重共线性多重共线性检验的主要方法容忍度方差膨胀因子

啥都鼓捣的小yao·2022-12-30 16:18

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