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奇异协方差矩阵下sklearn/stats模型的结果
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<p>当使用<code>sklearn.linear_model.LinearRegression</code>或<code>statsmodels.regression.linear_model.OLS</code>计算普通最小二乘回归时，当协方差矩阵完全奇异时，它们似乎不会抛出任何错误。看起来他们使用摩尔-彭罗斯伪逆，而不是通常的逆，这在奇异协方差矩阵下是不可能的</p> <p>问题有两个方面：</p> <ol> <li><p>这个设计的目的是什么？在什么情况下，无论协方差矩阵是否奇异，计算OLS都是有用的</p> </li> <li><p>那么它作为系数输出什么呢？根据我的理解，因为协方差矩阵是奇异的，所以通过伪逆，会有无穷多个解（在标度常数的意义上）</p> </li> </ol>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长：python、mysql、java
<p>我注意到了同样的事情，似乎sklearn和statsmodel非常健壮，有点过于健壮，让你想知道到底如何解释结果。我猜仍然需要建模者进行尽职调查，以确定变量之间的共线性并消除不必要的变量。有趣的是，sklearn甚至不会给你pvalue，这是这些回归中最重要的度量。当使用变量时，系数会发生变化，这就是为什么我更关注pvalues的原因</p>
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