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Lv4 EDA 5/5 python 파이썬 다중공선성 VIF(분산 팽창 요인)

2021.08.06 14:54 1,094 Views

이번에는 변수의 다중공선성을 확인하는 방법 중 하나인 VIF(Variance Inflation Factors, 분산팽창요인)에대해 알아 보겠습니다. 👋


VIF는 변수간의 다중공선성을 진단하는 수치이며 범위 1부터 무한대입니다.

통계학에서는 VIF 값이 10이상이면 해당 변수가 다중공선성이 잇는 것으로 판단 합니다.


VIF를 구하는 수식은 VIF= 1 / (1 - Rj2) 입니다.

여기서 VIFk 는 k번째 변수의 VIF 값을 의미하고, Rj2 는 회귀분석에서 사용하는 결정계수 입니다.


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# 결과값을 저장할 VIF라는 이름의 리스트 생성

vif = []


# values atribution(속성) 이용해 train 데이터의 값만 추출

train_val = train.values


#  variance_inflation_factor 함수에 인자로 train_val (train 데이터의 값)과 인덱스 번호 지정  

# for문 이용

for i in range(len(train.columns)):

  vif.append(variance_inflation_factor(train_one.values, i))


vif

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[Colab 실습 링크]


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그린티
2021.09.12 12:13

done

다욤
2021.09.19 16:31

done

찬찬이
2021.09.26 14:28

지내니
2021.09.29 20:42

Holte
2021.10.06 20:27

왼쪽눈썹왁싱
2021.11.01 16:18

changhyeon
2021.12.17 12:30

done

하잉바
2022.01.02 20:23

moran
2022.01.03 15:57

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