多元回归分析剔除异常值python

在多元回归分析中，剔除异常值可以提高模型的精度和可靠性。可以使用Python中的一些库和函数来实现剔除异常值的操作。下面是一个简单的示例：

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用sklearn库中的波士顿房价数据集作为示例。

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['MEDV'] = boston.target

然后，我们可以使用pandas库中的describe()函数来查看数据的基本统计信息，如均值、标准差等。

print(data.describe())

接下来，我们可以使用Z-score方法来识别和剔除异常值。Z-score表示数据点距离均值的标准差数，如果数据点的Z-score值大于3或小于-3，则可以认为它是一个异常值。

from scipy import stats

z = np.abs(stats.zscore(data))
data = data[(z < 3).all(axis=1)]

最后，我们可以再次使用describe()函数来查看数据的基本统计信息，以确保已经成功剔除了异常值。

print(data.describe())

这样就完成了多元回归分析中剔除异常值的操作。需要注意的是，剔除异常值可能会影响数据的分布和模型的拟合，需要谨慎处理。