如何在python中找到方差膨胀因子，VIF函数中的参数应该是什么？

Question

    statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor(exog, exog_idx)

Parameters: 
 exog (ndarray) – design matrix with all explanatory variables, as      for example used in regression
 exog_idx (int) – index of the exogenous variable in the columns of exog

我发现在理解参数方面有困难。 例如，我有一个包含20个变量和一个类变量（总共21个变量）的数据集

Var1 var2 Var3 Var4类变量

因此，exog将是所有这些变量，包括类变量？ 或exog将是所有这些变量，但类变量除外？

exog_idx应该是什么？

Answer 1

我还发现statsmodels文档非常无用，因为有时它们没有给出任何示例，这很难理解。

我也在寻找一些答案和示例，并提出了一些解决方案建议，但让我尝试解释一下。

exog->用于预测目标的自变量或功能

exog_idx->变量索引

执行此操作的方法是列表理解，假设您具有熊猫数据框（df）：

vif = pd.DataFrame([variance_inflation_factor(df.values, i) for i in range(df.shape[1]), index=df.columns, columns=['VIF_value'])

这将创建一个名为vif的数据集，您将看到拥有的每个功能的VIF值。