Как выполнить обратный пошаговый отбор в Python

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Что такое обратный пошаговый отбор?
Как реализовать обратный пошаговый отбор в Python
Шаги для выполнения обратного пошагового отбора
Пример кода
Заключение

Вопрос или проблема

В настоящее время я работаю с книгой: «Введение в статистическое обучение с приложениями на Python». В упражнениях до сих пор я использовал пакет ISLP.

Сейчас я пытаюсь решить упражнения из главы 6 и застрял на вопросе 8, часть (d).

Прямой отбор работает, как показано в лабораторных работах. Но я не могу использовать пакет ISLP для выполнения обратного отбора. Даже прочитав документацию здесь, я не могу решить эту проблему. Попытка выполнить обратный отбор приводит к модели без коэффициентов / к ошибкам типа.

Я приложу мой код ниже и буду очень благодарен, если вы сможете помочь мне.

Прямой поступательный отбор

Обратный поступательный отбор с first_peak

Я понимаю, что Stepwise.first_peak — это метод, используемый для прямого отбора, и я пытался выполнить обратный отбор, используя только Stepwise. Это приводит к следующей ошибке. Использование Stepwise.fixed_steps дает что-то подобное.

Обратный поступательный отбор

Вам нужно использовать “backwards” как направление (не “backward”, как указано в документации ISLP – это ошибка в их документации).

Ответ или решение

Вопрос о том, как выполнить обратный пошаговый отбор (Backward Stepwise Selection) в Python, представляет собой важную задачу для статистиков и исследователей данных, работающих с моделями регрессии. Давайте рассмотрим, как можно успешно выполнить эту процедуру, используя библиотеку ISLP, которая будет задействована для выполнения анализа и выбора переменных.

Что такое обратный пошаговый отбор?

Обратный пошаговый отбор — это метод, при котором вы начинаете с полной модели, включающей все доступные предикторы (независимые переменные), и поэтапно удаляете наименее значимые из них. Этот подход помогает улучшить точность и интерпретируемость модели, особенно когда в вашем наборе данных много переменных.

Как реализовать обратный пошаговый отбор в Python

Используя библиотеку ISLP, мы можем выполнить обратный пошаговый отбор с помощью класса Stepwise. Обратите внимание, что в документации ISLP иногда встречается ошибка в определении направления трансформации, поэтому убедитесь, что вы используете backwards, а не backward.

Шаги для выполнения обратного пошагового отбора

Установка необходимых библиотек

Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки:
```
pip install ISLP statsmodels
```
Импортирование библиотек

Импортируйте необходимые библиотеки:
```
import pandas as pd
from ISLP import Stepwise
from statsmodels.formula.api import ols
```
Загрузка данных

Загрузите ваши данные в DataFrame. Предположим, ваши данные находятся в формате CSV:
```
data = pd.read_csv('your_data.csv')
```
Создание полной модели

Создайте полную модель с включением всех предикторов:
```
full_formula = 'target_variable ~ predictor1 + predictor2 + predictor3 + ... + predictorN'
```
Выполнение обратного пошагового отбора

Создайте объект Stepwise и выполните отбор:
```
stepwise_model = Stepwise(formula=full_formula, data=data, direction='backwards')
result = stepwise_model.fit()
```
Просмотр результатов

Просмотрите выбранные предикторы и оценочные параметры модели:
```
print(result.summary())
```

Убедитесь, что вместо direction='backward' вы используете direction='backwards', так как это является важным нюансом, который может вызвать ошибки выполнения.

Пример кода

Вот полный пример кода для обратного пошагового отбора:

import pandas as pd
from ISLP import Stepwise

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# Формула полной модели
full_formula = 'target_variable ~ predictor1 + predictor2 + predictor3 + ... + predictorN'

# Выполнение обратного пошагового отбора
stepwise_model = Stepwise(formula=full_formula, data=data, direction='backwards')
result = stepwise_model.fit()

# Вывод результатов
print(result.summary())

Заключение

Обратный пошаговый отбор является мощным инструментом для выбора значимых предикторов в ваших регрессионных моделях. Следуя приведенным выше шагам, вы сможете успешно применить этот метод с использованием библиотеки ISLP. Не забывайте уточнять, что индикация направления отборных шагов должна использовать ‘backwards’. Удачи в ваших дальнейших исследованиях!