pandas vif

在使用pandas计算VIF(Variance Inflation Factor)时，需要导入pandas库和statsmodels库中的variance_inflation_factor函数。首先，通过pd.read_csv或pd.read_excel函数读取数据文件，然后创建一个空的DataFrame对象data_vif，用于存储计算出来的VIF值。接下来，使用variance_inflation_factor函数计算每个变量的VIF值，将结果存储在data_vif中。中的示例中，可以看到如何使用pandas和statsmodels库来进行多重共线性的诊断和消除。首先，读取数据，并将因变量和自变量分开，然后对自变量进行处理。通过递归的方式，利用variance_inflation_factor函数计算每个自变量的VIF值，并根据阈值进行判断和处理。如果最大的VIF值大于等于10，则删除对应的自变量，并再次进行递归处理。最后，使用OLS函数进行回归分析，并输出模型的摘要信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [VIF系数](https://blog.csdn.net/qq_38124658/article/details/120384202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [用 VIF 方法消除多维数据中的多重共线性](https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/108877945)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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