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我是机器学习新手,面临着以下情况如何删除多元线性回归中的多个自变量。我经历过的步骤:1)读取数据集2)分为X和Y 3)对分类数据进行编码,因为数据集包含列:教授排名,专业等... 4)删除虚拟变量5)OLS回归结果。
我有 7 个自变量,OLS 后,我有 6 个自变量。由于 P 值大于 0.05 显着性水平,因此通过 P > 0.05 删除。
您能否建议绘制图形并删除图像中所附的所有不必要的自变量的步骤是什么?如何从所有这些变量中获取一个自变量。
如何使用Python检查多重共线性?什么是 VIF 以及如何使用它来检测多重共线性
提前致谢。如有语法错误,敬请谅解。
最佳答案
可视化多维线性关系相当困难。 This post分享了一些常见的可视化方法。
多重共线性是回归的一个大问题,这会导致 beta 中出现奇怪的系数。 VIF是用于检测这一点的工具之一。一般来说,VIF 越接近 1 越好。
如果存在多重共线性,您可能需要继续执行以下选项之一:
关于python - 如何在Python中从多个自变量和一个因变量绘制图形[多元线性回归],我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53282030/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!