我查看了statsmodels的以下官方文档：

https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor.html

但是当我在一个练习数据集上尝试运行这段代码时（statsmodels.api已经导入为sm）

variance_inflation_factor=sm.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor()vif=pd.DataFrame()vif['VIF']=[variance_inflation_factor(X_train.values,i) for i in range(X_train.shape[1])]vif['Predictors']=X_train.columns

我得到了错误消息：模块 ‘statsmodels.stats.api’ 没有属性 ‘outliers_influence’

谁能告诉我正确的使用方法是什么？

回答：

variance_inflation_factor=sm.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor() 不需要通过不带参数调用函数来定义。相反，variance_inflation_factor 是一个需要两个输入的函数。

import pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factorX_train = pd.DataFrame(np.random.standard_normal((1000,5)), columns=[f"x{i}" for iin range(5)])vif=pd.DataFrame()vif['VIF']=[variance_inflation_factor(X_train.values,i) for i in range(X_train.shape[1])]vif['Predictors']=X_train.columnsprint(vif)

这将产生

        VIF Predictors0  1.002882         x01  1.004265         x12  1.001945         x23  1.004227         x34  1.003989         x4