用python去除线性回归的异常值
时间: 2023-07-04 11:15:53 浏览: 84
要去除线性回归中的异常值,可以使用统计学中的Cook距离来判断哪些数据点是异常值。Cook距离可以通过计算每个数据点对线性回归模型的影响来确定。如果一个数据点对模型的影响很大,那么它就可能是异常值。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设有一组包含异常值的数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 60, 12, 14, 16, 18])
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 计算每个数据点的Cook距离
influence = model.predict(X) / (np.sum((y - model.predict(X)) ** 2) / (len(X) - 2)) * (X.shape[1] + 1)
print(influence)
# 定义阈值
threshold = 4 / len(X)
# 找到所有Cook距离超过阈值的数据点
outliers = np.where(influence > threshold)
# 输出异常值的索引
print(outliers)
```
在这个例子中,我们首先训练了一个线性回归模型,并计算了每个数据点的Cook距离。然后,我们使用一个阈值来判断哪些数据点是异常值。在这个例子中,我们使用了一个简单的阈值,即4/len(X)。最后,我们找到所有的异常值并输出它们的索引。