使用 AIC 进行变量选择并评估多元回归中的标准

Question

我是 R 的新手，Python。我喜欢使用 Akaike 信息准则对变量 selection 执行多元回归并评估我的标准。

我已经使用 F 统计 P 值为 select 我的变量编写了一些代码。该数据集包含房价信息

我计划将变量（即 xvar）回归到转售价格（即 yvar）。

我不想使用 minpv 来 select 我的变量，而是想使用 AIC 来 select 变量。

还想使用 AIC 而非 fpv 评估转售价格标准

# Multiple Regression Variable Selection
def mr(selection=False):
    import os
    os.chdir(r'C:\Users\Path')
    import pandas as pd
    h=pd.read_csv('Dataset.csv',index_col=0)
    #print(h.head(0)) # dataset's variable names

    yvar='resale_price'
    modeleq = yvar + ' ~'
    for xvar in ( # Insert new 'x variable' into a row, ending with ','
        'storey_range_lower',
        'storey_range_lower_rt',
        'storey_range_lower_sq',
        'storey_range_upper',
        'storey_range_upper_rt',
        'storey_range_upper_sq',
        'floor_area_sqm',
        'floor_area_sqm_rt',
        'floor_area_sqm_sq',
        'lease_commence_year',
        'lease_commence_year_rt',
        'lease_commence_year_sq',
        'transaction_month',
        'transaction_month_rt',
        'transaction_month_sq',
        'town',
        'flat_model',
        'flat_type',
        'no_of_rooms',
        'block_number',
        'block_number_rt',
        'block_number_sq',
        'postal_code',
        'postal_code_rt',
        'postal_code_sq',
        'postal_code_2digit',
        'postal_code_2digit_rt',
        'postal_code_2digit_sq',
        ):
        if modeleq[-1] == '~':
            modeleq = modeleq + ' ' + xvar
        else:
            modeleq = modeleq + ' + ' + xvar

    #import matplotlib.pyplot as pl
    #%matplotlib inline
    #import numpy as np

    import statsmodels.api as sm
    from statsmodels.formula.api import ols

    bmodeleq=modeleq
    if selection :
        print('Variable Selection using p-value & PR(>F):')
        minfpv = 1.0

        while True :
            #Specify C() for Categorical, else could be interpreted as numeric:
            #hout=ols('resale_price ~ floor_area_sqm + C(flat_type)', data=h).fit()
            hout=ols(modeleq, data=h).fit()
            if modeleq.find(' + ') == -1 :
                # 1 xvar left
                break

            #print(dir(hout)) gives all the attributes of .fit(), e.g. .fvalue & .f_pvalue
            fpv=hout.f_pvalue
            if fpv < minfpv :
                minfpv=fpv
                bmodeleq=modeleq
            print('\nF-statistic =',hout.fvalue,'       PR(>F) =',fpv)

            prf = sm.stats.anova_lm(hout, typ=3)['PR(>F)']
            maxp=max(prf[1:])

            #print('\n',dict(prf))

            xdrop = prf[maxp==prf].axes[0][0] # 1st element of row-label .axes[0]
            #if xdrop.find('Intercept') != -1 :
            #    break

            # xdrop removed from model equation:
            if (modeleq.find('~ ' + xdrop + ' + ') != -1): 
                modeleq = modeleq.replace('~ ' + xdrop + ' + ','~ ') 
            elif (modeleq.find('+ ' + xdrop + ' + ') != -1): 
                modeleq = modeleq.replace('+ ' + xdrop + ' + ','+ ')
            else:
                modeleq = modeleq.replace(' + ' + xdrop,'') 
            #print('Model equation:',modeleq,'\n')

            print('Variable to drop:',xdrop,'       p-value =',prf[xdrop])
            #print('\nVariable left:\n'+str(prf[maxp!=prf][:-1]),'\n')

        print('\nF-statistic =',hout.fvalue,'       PR(>F) =',hout.f_pvalue)
        print('Variable left:\n'+str(prf[maxp!=prf][:-1]),'\n')
        #input("found intercept")
        print('Best model equation:',bmodeleq)
        print('Minimum PR(>F) =',minfpv,'\n')

    hout=ols(bmodeleq, data=h).fit()

    print(sm.stats.anova_lm(hout, typ=1))
    #print(anova) # Anova table with 'Treatment' broken up
    hsum=hout.summary()

    print('\n',hsum)

    last=3 #number of bottom p-values to display with more precision
    #p-values are not in general the same as PR(>F) from ANOVA
    print("\nLast",last,"x-coefficients' p-values:")
    nxvar=len(hout.pvalues)
    for i in range(last,0,-1):
        print('    ',hout.pvalues.axes[0][nxvar-i],'    ',hout.pvalues[nxvar-i])

    # Output Coefficient table:
    #from IPython.core.display import HTML
    #HTML(hout.summary().tables[1].as_html()) #.tables[] from 0 to 3

mr(True) # do Variable Selection
#mr() # do multiple regression once

感谢我能得到的任何形式的帮助，并提前致谢！！

Answer 1

在您的代码中，Line 66 提供了回答您问题的线索。

#print(dir(hout)) gives all the attributes of .fit(), e.g. .fvalue & .f_pvalue

hout 有一个 aic 属性，您可以使用 hout.aic

调用它

直截了当的答案是使用 hout.aic 而不是 hout.f_pvalue 来表示 Line 67。

但是，您需要重新指定初始检查值 minfpv，因为在这种情况下 1.0 对于 AIC 来说太小了。那是 Line 56.

尝试一下，看看初始 minfpv 应该是什么。

新 :)

使用 AIC 进行变量选择并评估多元回归中的标准

Using AIC for variable selection and to evaluate criterion in Multiple Regression

python

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