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Lv4 전처리 1/9 python 파이썬 다중공선성 해결 - 변수 정규화

2021.08.09 15:44 1,517 Views

다중공선성 해결

이전 LV4 EDA 시간을 통해 다중공선성이란 무엇인지, 다중공선선을 확인하는 방법에 대해 알아 보았습니다.

이번시간 부터는 다중공선성을 일으키는 변수들을 어떻게 다뤄줘야 할지 에대해 알아보도록 하겠습니다.  


다중공선성을 해결 하는 방법은 크게 3가지가 있습니다.

  1. 변수 정규화
  2. 변수 제거
  3. PCA(주성분 분석)


이번 시간에는 정규화를 적용하기 전 분산 팽창 요인(VIF)를 확인하고 정규화를 적용한 후 분산 팽창 요인을 확인해 서로 비교해도록 하겠습니다.


정규화 관련 설명은 이전 게시글인 아래 링크를 통해 확인 할 수 있습니다.

링크


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# train 데이터의 VIF 계수 출력


vif = pd.DataFrame()

vif["VIF Factor"] = [variance_inflation_factor(train.values, i) for i in range(train.shape[1])]

vif["features"] = train.columns 

vif


# MinMaxScaler를 통해 변수 변환 

scaler = MinMaxScaler()

scaler.fit(train) # fit 함수를 이용해  scaler 학습

train_scale = scaler.transform(train)# "scaler"를 통해 train의 수치들을 변환 시키고 train_scale에 저장 해 주세요.



# Sclaer 를 통해 변환된 데이터의 VIF 확인

new_train_df =  pd.DataFrame(train_scale)

new_train_df.columns = train.columns


vif = pd.DataFrame()

vif["VIF Factor"] = [variance_inflation_factor(new_train_df.values, i) for i in range(new_train_df.shape[1])]

vif["features"] = new_train_df.columns 

vif

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[Colab 실습 링크]


↩️ 오늘의 파이썬 리스트

#데이콘_101 #AI #머신러닝 #딥러닝 #파이썬 #파이선  #데이터분석 #데이터사이언티스트 #코랩 #Python  #colab #kaggle #pandas #numpy #sckit-learn # read_csv #스케일링 #MinMaxScailing


그린티
2021.09.12 12:27

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다욤
2021.09.19 17:36

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찬찬이
2021.09.27 09:30

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krooner
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