python逐步回归分析

逐步回归分析是一种逐步添加/删除自变量的方法，用于确定最佳的线性回归模型。它通过逐步添加/删除自变量来提高模型的预测精度，同时避免了多重共线性和过拟合的问题。

下面是用 Python 进行逐步回归分析的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE

2. 加载数据集：

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 准备自变量和因变量：

X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

4. 创建线性回归模型：

lm = LinearRegression()

5. 执行逐步回归分析：

selector = RFE(lm, step=1)
selector = selector.fit(X, y)

在上面的代码中，我们使用 RFE（递归特征消除）函数来执行逐步回归分析。'step' 参数指定每次迭代添加/删除的自变量数量。

6. 输出最优特征：

print(selector.support_)

这将输出一个布尔数组，其中 True 表示该特征是最佳特征，False 表示该特征不是最佳特征。

7. 输出最优自变量的排名：

print(selector.ranking_)

这个函数将输出一个整数数组，其中每个数字表示相应特征的排名，1 表示最佳特征，2 表示次佳特征，以此类推。

这些就是 Python 中执行逐步回归分析的基本步骤。你可以根据自己的需要调整代码和参数来实现更精确的结果。