Программа виф что это

Содержание

Обнаружение мультиколлинеарности: vif в Python

Прежде чем обсуждать vif в Python и как обнаружить мультиколлинеарность, важно сначала понять, что такое мультиколлинеарность в линейной регрессии. Ситуация мультиколлинеарности возникает, когда две независимые переменные имеют сильную корреляцию.

Всякий раз, когда мы проводим исследовательский анализ данных, их цель состоит в том, чтобы получить важный параметр, который влияет на нашу целевую переменную.

Следовательно, корреляция – это главный шаг, который помогает нам понять линейную связь, существующую между двумя переменными.

Что такое корреляция в Python?

Корреляция в Python измеряет масштаб взаимозависимости двух переменных.

Визуальная идея проверки в том, чтобы узнать, какая корреляция существует между двумя переменными. Мы можем построить график и выяснить, как повышение значения одного атрибута влияет на другой атрибут.

Что касается статистики, мы можем получить корреляцию с помощью Pearson Correlation. Это даст нам коэффициент корреляции и P-значение.

Что такое web-программирование? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / Geekbrains

Давайте посмотрим на критерии корреляции:

КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ОТНОШЕНИЕ

1. Близко к +1	Сильно положительное
2. Близко к -1	Сильно негативное
3. Близко к 0	Нет отношения

Поскольку теперь у нас есть подробное представление о корреляции, мы теперь поняли, что если между двумя независимыми переменными набора данных существует сильная корреляция, это приводит к мультиколлинеарности.

Давайте обсудим, какие проблемы могут возникнуть из-за мультиколлинеарности.

Поскольку существует сильная взаимосвязь, определение значимых переменных будет сложной задачей.
Коэффициенты, которые мы получим для переменных, могут быть нестабильными, и, как следствие, интерпретация модели будет утомительной работой. Может произойти переобучение, и точность модели изменится в зависимости от набора данных.

Проверка мультиколлинеарности

Два метода проверки мультиколлинеарности:

Построение тепловой карты для понимания корреляции.
Использовать коэффициент инфляции дисперсии.

Построение тепловой карты для понимания корреляции

Взяв набор данных и нарисовав тепловую карту, мы сможем сделать вывод, какой атрибут имеет наиболее значимое значение корреляции. Это значение покажет нам степень влияния между зависимой переменной и независимой переменной.

Давайте посмотрим на программу, которая показывает, как ее можно реализовать.

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns # importing the data df = pd.read_csv(«/content/SampleSuperstore.csv») print(df.corr()) # plotting the correlation heatmap df_plot = sns.heatmap(df.corr(), cmap=»YlGnBu», annot=True) # displaying the heatmap plt.show()

тепловая карта

Что такое информатика (computer science)? [СИКП/SICP], урок 1

Использовать коэффициент инфляции дисперсии

Фактор инфляции дисперсии — это мера мультиколлинеарности, которая существует в наборе переменных, участвующих в множественных регрессиях.

Как правило, значение vif выше 10 указывает на высокую корреляцию с другими независимыми переменными.

from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor from statsmodels.tools.tools import add_constant import pandas as pd df = pd.DataFrame( ) X = add_constant(df) ds=pd.Series([variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])], index=X.columns) print(ds)

Фактор инфляции дисперсии

Различные способы решения проблемы Мультиколлинеарности

Выбор переменных

Переменные следует выбирать таким образом, чтобы те, которые сильно коррелированы, были удалены, и мы использовали только значимые переменные.

Преобразование переменных

Преобразование переменных является неотъемлемым шагом, и здесь цель состоит в том, чтобы сохранить функцию, но выполнение преобразования может дать нам диапазон, который не приведет к предвзятому результату.

Анализ главных компонентов

Анализ основных компонентов — это метод уменьшения размерности, с помощью которого мы можем получить важные характеристики набора данных, которые сильно влияют на нашу целевую переменную.

Одна вещь, о которой мы должны позаботиться при реализации PCA, заключается в том, что мы не должны терять основные функции и пытаться уменьшить их таким образом, чтобы собрать максимально возможную информацию.

Руководство по мультиколлинеарности и VIF в регрессии

Мультиколлинеарность в регрессионном анализе возникает, когда две или более переменных-предикторов сильно коррелируют друг с другом, так что они не предоставляют уникальную или независимую информацию в регрессионной модели.

Если степень корреляции между переменными достаточно высока, это может вызвать проблемы при подгонке и интерпретации регрессионной модели.

Например, предположим, что вы запускаете регрессионный анализ, используя переменную ответа максимального вертикального прыжка и следующие переменные-предикторы:

высота
размер обуви
часов занятий в день

В этом случае рост и размер обуви , вероятно, будут сильно коррелировать друг с другом, поскольку у более высоких людей, как правило, размер обуви больше. Это означает, что мультиколлинеарность, вероятно, будет проблемой в этой регрессии.

В этом руководстве объясняется, почему мультиколлинеарность является проблемой, как ее обнаружить и как решить.

Почему мультиколлинеарность является проблемой

Одна из основных целей регрессионного анализа состоит в том, чтобы изолировать взаимосвязь между каждой переменной-предиктором и переменной-откликом.

В частности, когда мы проводим регрессионный анализ, мы интерпретируем каждый коэффициент регрессии как среднее изменение переменной отклика, предполагая, что все другие переменные-предикторы в модели остаются постоянными.

Это означает, что мы предполагаем, что можем изменить значения данной переменной-предиктора без изменения значений других переменных-предикторов.

Однако, когда две или более переменных-предикторов сильно коррелированы, становится трудно изменить одну переменную, не изменив другую.

Это затрудняет для регрессионной модели независимую оценку взаимосвязи между каждой переменной-предиктором и переменной отклика, поскольку переменные-предикторы имеют тенденцию изменяться в унисон.

В целом, мультиколлинеарность вызывает два типа проблем:

Оценки коэффициентов модели (и даже знаки коэффициентов) могут значительно колебаться в зависимости от того, какие другие предикторы включены в модель.
Точность оценок коэффициентов снижается, что делает p-значения ненадежными. Это затрудняет определение того, какие переменные-предикторы на самом деле являются статистически значимыми.

Как обнаружить мультиколлинеарность

Наиболее распространенным способом обнаружения мультиколлинеарности является использование коэффициента инфляции дисперсии (VIF) , который измеряет корреляцию и силу корреляции между переменными-предикторами в регрессионной модели.

Использование коэффициента инфляции дисперсии (VIF)

Большинство статистических программ позволяют вычислять VIF для регрессионной модели. Значение VIF начинается с 1 и не имеет верхнего предела. Общее эмпирическое правило для интерпретации VIF выглядит следующим образом:

Значение 1 указывает на отсутствие корреляции между данной переменной-предиктором и любыми другими переменными-предикторами в модели.
Значение от 1 до 5 указывает на умеренную корреляцию между данной переменной-предиктором и другими переменными-предикторами в модели, но часто она недостаточно серьезная, чтобы требовать внимания.
Значение больше 5 указывает на потенциально сильную корреляцию между данной переменной-предиктором и другими переменными-предикторами в модели. В этом случае оценки коэффициентов и p-значения в выходных данных регрессии, вероятно, ненадежны.

Например, предположим, что мы запускаем регрессионный анализ, используя переменные-предикторы рост , размер обуви и количество часов, потраченных на тренировки в день , чтобы предсказать максимальный вертикальный прыжок для баскетболистов и получить следующий результат:

Из последнего столбца мы видим, что значения VIF для роста и размера обуви больше 5. Это указывает на то, что они, вероятно, страдают от мультиколлинеарности и что их оценки коэффициентов и p-значения, вероятно, ненадежны.

Если мы посмотрим на оценку коэффициента для размера обуви, модель говорит нам, что для каждой дополнительной единицы увеличения размера обуви среднее увеличение максимального вертикального прыжка составляет -0,67498 дюйма, при условии, что рост и количество часов практики остаются постоянными.

Кажется, это не имеет смысла, учитывая, что мы ожидаем, что игроки с большим размером обуви будут выше и, следовательно, будут иметь более высокий максимальный вертикальный прыжок.

Это классический пример мультиколлинеарности, из-за которого оценки коэффициентов кажутся немного причудливыми и неинтуитивными.

Как разрешить мультиколлинеарность

Если вы обнаружите мультиколлинеарность, следующим шагом будет решить, нужно ли вам каким-то образом разрешить ее. В зависимости от цели вашего регрессионного анализа вам может и не понадобиться разрешать мультиколлинеарность.

1. Если имеется только умеренная мультиколлинеарность, вам, вероятно, не нужно ее каким-либо образом разрешать.

2. Мультиколлинеарность влияет только на те переменные-предикторы, которые коррелируют друг с другом. Если вас интересует предикторная переменная в модели, которая не страдает мультиколлинеарностью, то мультиколлинеарность не имеет значения.

Расширение файла VIF

VIF значок файла

VIF суффикс имени файла в основном используется для Khoros Visualization Bitmap Image файлов. Формат файла VIF совместим с программным обеспечением, которое может быть установлено на системной платформе Windows. VIF формат файла, наряду с #NUMEXTENSIONS # другими форматами файлов, относится к категории Graphic Files. XnView является наиболее используемой программой для работы с VIF файлами. Программное обеспечение XnView было разработано Pierre-Emmanuel Gougelet, и на его официальном веб-сайте вы можете найти дополнительную информацию о файлах VIF или программном обеспечении XnView.

Программы, которые поддерживают VIF расширение файла

Программы, которые могут обрабатывать VIF файлы, следующие. VIF файлы можно встретить на всех системных платформах, включая мобильные, но нет гарантии, что каждый из них будет должным образом поддерживать такие файлы.

Программы, обслуживающие файл VIF

Windows

Как открыть файл VIF?

Проблемы с доступом к VIF могут быть вызваны разными причинами. Что важно, все распространенные проблемы, связанные с файлами с расширением VIF, могут решать сами пользователи. Процесс быстрый и не требует участия ИТ-специалиста. Мы подготовили список, который поможет вам решить ваши проблемы с файлами VIF.

Шаг 1. Скачайте и установите XnView

Install software to open VIF file

Основная и наиболее частая причина, препятствующая открытию пользователями файлов VIF, заключается в том, что в системе пользователя не установлена программа, которая может обрабатывать файлы VIF. Решение этой проблемы очень простое. Загрузите XnView и установите его на свое устройство. Полный список программ, сгруппированных по операционным системам, можно найти выше. Самый безопасный способ загрузки XnView установлен — для этого зайдите на сайт разработчика (Pierre-Emmanuel Gougelet) и загрузите программное обеспечение, используя предоставленные ссылки.

Шаг 2. Убедитесь, что у вас установлена последняя версия XnView

Update software that support file extension VIF

Если проблемы с открытием файлов VIF по-прежнему возникают даже после установки XnView, возможно, у вас устаревшая версия программного обеспечения. Проверьте веб-сайт разработчика, доступна ли более новая версия XnView. Может также случиться, что создатели программного обеспечения, обновляя свои приложения, добавляют совместимость с другими, более новыми форматами файлов. Это может быть одной из причин, по которой VIF файлы не совместимы с XnView. Последняя версия XnView должна поддерживать все форматы файлов, которые совместимы со старыми версиями программного обеспечения.

Шаг 3. Настройте приложение по умолчанию для открытия VIF файлов на XnView

Если проблема не была решена на предыдущем шаге, вам следует связать VIF файлы с последней версией XnView, установленной на вашем устройстве. Процесс связывания форматов файлов с приложением по умолчанию может отличаться в деталях в зависимости от платформы, но основная процедура очень похожа.

Associate software with VIF file on Windows

Процедура изменения программы по умолчанию в Windows

Associate software with VIF file on Mac

Нажатие правой кнопки мыши на VIF откроет меню, из которого вы должны выбрать опцию Открыть с помощью
Нажмите Выбрать другое приложение и затем выберите опцию Еще приложения
Чтобы завершить процесс, выберите Найти другое приложение на этом. и с помощью проводника выберите папку XnView. Подтвердите, Всегда использовать это приложение для открытия VIF файлы и нажав кнопку OK .

Шаг 4. Убедитесь, что VIF не неисправен

Если проблема по-прежнему возникает после выполнения шагов 1-3, проверьте, является ли файл VIF действительным. Вероятно, файл поврежден и, следовательно, недоступен.

Check VIF file for viruses

1. Убедитесь, что VIF не заражен компьютерным вирусом

Если случится так, что VIF инфицирован вирусом, это может быть причиной, которая мешает вам получить к нему доступ. Сканируйте файл VIF и ваш компьютер на наличие вредоносных программ или вирусов. Если сканер обнаружил, что файл VIF небезопасен, действуйте в соответствии с инструкциями антивирусной программы для нейтрализации угрозы.

2. Убедитесь, что структура файла VIF не повреждена

Если файл VIF был отправлен вам кем-то другим, попросите этого человека отправить вам файл. Возможно, что файл не был должным образом скопирован в хранилище данных и является неполным и поэтому не может быть открыт. Это может произойти, если процесс загрузки файла с расширением VIF был прерван и данные файла повреждены. Загрузите файл снова из того же источника.

3. Убедитесь, что у вас есть соответствующие права доступа

Существует вероятность того, что данный файл может быть доступен только пользователям с достаточными системными привилегиями. Войдите в систему, используя учетную запись администратора, и посмотрите, решит ли это проблему.

4. Убедитесь, что ваше устройство соответствует требованиям для возможности открытия XnView

Операционные системы могут иметь достаточно свободных ресурсов для запуска приложения, поддерживающего файлы VIF. Закройте все работающие программы и попробуйте открыть файл VIF.

5. Убедитесь, что у вас установлены последние версии драйверов, системных обновлений и исправлений

Регулярно обновляемая система, драйверы и программы обеспечивают безопасность вашего компьютера. Это также может предотвратить проблемы с файлами Khoros Visualization Bitmap Image. Устаревшие драйверы или программное обеспечение могли привести к невозможности использования периферийного устройства, необходимого для обработки файлов VIF.

Вы хотите помочь?

Если у Вас есть дополнительная информация о расширение файла VIF мы будем признательны, если Вы поделитесь ею с пользователями нашего сайта. Воспользуйтесь формуляром, находящимся здесь и отправьте нам свою информацию о файле VIF.

Источник: www.file-extension.info

VIF файл: Что это такое?

Файлы VIF связаны с два типом (-ами) файлов, и их можно просматривать с помощью VisiQuest (Khoros), разработанного AccuSoft Corporation. В целом, этот формат связан с два существующим (-и) прикладным (-и) программным (-и) средством (-ами). Обычно они имеют формат Khoros Visualization Bitmap Image. Хотя, как правило, файлы VIF относятся к Raster Image Files, они также иногда могут относиться кAudio Files.

Файлы VIF находятся на платформах мобильных устройств и настольных компьютеров, и их можно открыть в Windows, Mac и Linux. Рейтинг популярности файлов VIF составляет «Низкий», что означает, что данные файлы встречаются редко.

Если вы хотите узнать больше о файлах VIF и программном обеспечении, с помощью которых они открываются, см. с дополнительноуюй подробную информацию далее. Кроме того, вы также можете узнать, как выполнить простое устранение неполадок при возникновении проблем при открытии файлов VIF .

Источник: www.solvusoft.com

VIF-mail

Скриншот приложения VIF-mail - №1

VIF-mail — это небольшая утилита, работающая в фоновом режиме для сигнализации о поступление новых сообщений на электронный почтовый ящик. Гибкая настройка «горячих» клавиш для вызова почтовой программы и создания в ней нового сообщения. Программа информирует о поступлении почты: звуковым сигналом, сообщением в системной области около часов, а так же возможен вариант индикации — мигание лампочек клавиатуры.

Версии

x32/x64 (0.72 МБ)