我正在对一些共线数据进行岭回归。用于识别稳定拟合的方法之一是岭迹,由于scikit-learn上的一个很好的例子,我能够做到这一点。另一种方法是计算每个变量随k增加的方差通胀因子(vif)。当VIF降到<;5时,表明配合度令人满意。Statsmodels有VIFs的代码,但它用于OLS回归。我试图改变它来处理山脊的退却。
我用第5版第10章的例子来检验回归分析的结果。我的代码生成了k=0.000的正确结果,但之后不会。可以使用s a s代码,但我不是SAS用户,我不知道实现与scikit learn(和/或statsmodels)之间的区别。
我已经被困在这几天了,所以任何帮助都是非常感谢的。
#http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/chp_ch10.htm
from __future__ import division
import numpy as np
import pandas as pd
example = pd.read_csv('by_example_import.csv')
example.dropna(inplace=True)
from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(example)
scaler.transform(example)
X = example.drop(['year', 'import'], axis=1)
#c_matrix = X.corr()
y = example['import']
#w, v = np.linalg.eig(c_matrix)
import pylab as pl
from sklearn import linear_model
###############################################################################
# Compute paths
alphas = [0.000, 0.001, 0.003, 0.005, 0.007, 0.009, 0.010, 0.012, 0.014, 0.016, 0.018,
0.020, 0.022, 0.024, 0.026, 0.028, 0.030, 0.040, 0.050, 0.060, 0.070, 0.080,
0.090, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.5, 2.0]
clf = linear_model.Ridge(fit_intercept=False)
clf2 = linear_model.Ridge(fit_intercept=False)
coefs = []
vif_list = [[] for x in range(X.shape[1])]
for a in alphas:
clf.set_params(alpha=a)
clf.fit(X, y)
coefs.append(clf.coef_)
for j, data in enumerate(X.columns):
cols = [col for col in X.columns if col not in [data]]
Z = X[cols]
yy = X.iloc[:,j]
clf2.set_params(alpha=a)
clf2.fit(Z, yy)
r_squared_j = clf2.score(Z, yy)
vif = 1. / (1. - r_squared_j)
print r_squared_j
vif_list[j].append(vif)
pd.DataFrame(vif_list, columns = alphas).T
pd.DataFrame(coefs, index=alphas)
###############################################################################
# Display results
ax = pl.gca()
ax.set_color_cycle(['b', 'r', 'g', 'c', 'k', 'y', 'm'])
ax.plot(alphas, coefs)
pl.vlines(ridge_cv.alpha_, np.min(coefs), np.max(coefs), linestyle='dashdot')
pl.xlabel('alpha')
pl.ylabel('weights')
pl.title('Ridge coefficients as a function of the regularization')
pl.axis('tight')
pl.show()
岭回归的方差通胀因子只有三条线。我在加州大学洛杉矶分校的统计页面上查过这个例子。
它的一个变体将进入下一个statsmodels版本。这是我当前的功能:
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