用Python做逐步回归

2021/04/07 14:57:34

用Python做逐步回归

算法介绍

逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法;
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
这里我们选择赤池信息量(Akaike Information Criterion)来作为自变量选择的准则,赤池信息量(AIC)达到最小:基于最大似然估计原理的模型选择准则

数据情况

案例

在现实生活中,影响一个地区居民消费的因素有很多,例如一个地区的人均生产总值、收入水平等等,本案例选取了9个解释变量研究城镇居民家庭平均每人全年的消费新支出y,解释变量为:
x1——居民的食品花费
x2——居民的衣着消费
x3——居民的居住花费
x4——居民的医疗保健花费
x5——居民的文教娱乐花费
x6——地区的职工平均工资
x7——地区的人均GDP
x8——地区的消费价格指数
x9——地区的失业率(%)

数据

在这里插入图片描述

代码

# -*- coding: UTF-8 -*-

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
from statsmodels.stats.api import anova_lm
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from patsy import dmatrices
import itertools as it
import random


# Load data 读取数据
df = pd.read_csv('data3.1.csv',encoding='gbk')
print(df)


target = 'y'
variate = set(df.columns)  #获取列名
variate.remove(target)  #去除无关列
variate.remove('地区')

#定义多个数组,用来分别用来添加变量,删除变量
x = []
variate_add = []
variate_del = variate.copy()
# print(variate_del)
y = random.sample(variate,3) #随机生成一个选模型,3为变量的个数
print(y)
#将随机生成的三个变量分别输入到 添加变量和删除变量的数组
for i in y:
    variate_add.append(i)
    x.append(i)
    variate_del.remove(i)

global aic   #设置全局变量 这里选择AIC值作为指标
formula="{}~{}".format("y","+".join(variate_add))  #将自变量名连接起来
aic=smf.ols(formula=formula,data=df).fit().aic  #获取随机函数的AIC值,与后面的进行对比
print("随机化选模型为:{}~{},对应的AIC值为:{}".format("y","+".join(variate_add), aic))
print("\n")



#添加变量
def forwark():
    score_add = []
    global best_add_score
    global best_add_c
    print("添加变量")
    for c in variate_del:
        formula = "{}~{}".format("y", "+".join(variate_add+[c]))
        score = smf.ols(formula = formula, data = df).fit().aic
        score_add.append((score, c))   #将添加的变量,以及新的AIC值一起存储在数组中
        
        print('自变量为{},对应的AIC值为:{}'.format("+".join(variate_add+[c]), score))

    score_add.sort(reverse=True)  #对数组内的数据进行排序,选择出AIC值最小的
    best_add_score, best_add_c = score_add.pop()
    
    print("最小AIC值为:{}".format(best_add_score))
    print("\n")

#删除变量
def back():
    score_del = []
    global best_del_score
    global best_del_c
    print("剔除变量")
    for i in x:

        select = x.copy() #copy一个集合,避免重复修改到原集合
        select.remove(i)
        formula = "{}~{}".format("y","+".join(select))
        score = smf.ols(formula = formula, data = df).fit().aic
        print('自变量为{},对应的AIC值为:{}'.format("+".join(select), score))
        score_del.append((score, i))

    score_del.sort(reverse=True) #排序,方便将最小值输出
    best_del_score, best_del_c = score_del.pop()  #将最小的AIC值以及对应剔除的变量分别赋值
    print("最小AIC值为:{}".format(best_del_score))
    print("\n")

print("剩余变量为:{}".format(variate_del))
forwark()
back()

while variate:
      
#     forwark()
#     back()
    if(aic < best_add_score < best_del_score or aic < best_del_score < best_add_score):
        print("当前回归方程为最优回归方程,为{}~{},AIC值为:{}".format("y","+".join(variate_add), aic))
        break
    elif(best_add_score < best_del_score < aic or best_add_score < aic < best_del_score):
        print("目前最小的aic值为{}".format(best_add_score))
        print('选择自变量:{}'.format("+".join(variate_add + [best_add_c])))   
        print('\n')
        variate_del.remove(best_add_c)
        variate_add.append(best_add_c)
        print("剩余变量为:{}".format(variate_del))
        aic = best_add_score
        forwark()
    else:
        print('当前最小AIC值为:{}'.format(best_del_score))
        print('需要剔除的变量为:{}'.format(best_del_c))
        aic = best_del_score   #将AIC值较小的选模型AIC值赋给aic再接着下一轮的对比
        x.remove(best_del_c)  #在原集合上剔除选模型所对应剔除的变量
        back()
        

结果

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