段階的回帰分析: Python を使用した特徴選択とモデリング

段階的回帰分析: Python を使用した特徴選択とモデリング

段階的回帰分析は、特徴の選択とモデリングに使用される統計手法です。予測変数を徐々に追加および削除することで、最適な線形回帰モデルを構築します。この記事では、Python を使用して段階的回帰分析を実装し、対応するソース コードを提供します。

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

次に、データを準備する必要があります。data複数の予測子変数と 1 つのターゲット変数を含む というデータセットがあるとします。pandasライブラリを使用してデータをロードできます。

data = pd.read_csv('data.csv')

次に、データセットを予測に分割する必要があります