如何从大规模时间序列数据集中高效筛选出关键的独立变量？

python

2024-03-20 02:12:59

如何从庞大的时间序列数据集中筛选出独立变量

简介

在处理庞大的时间序列数据集时，筛选出独立变量至关重要。独立变量可以独立影响因变量，即我们希望预测或解释的变量。本文将逐步指导您从包含 30 多个列的时间序列数据集中筛选出两个独立变量。

第一步：探索数据集

在筛选独立变量之前，必须深入了解数据集。这包括理解其结构、变量类型和潜在关系。例如，考虑一个包含三个时间序列（互联网普及率、GDP 和 GDP 增长率）的数据集。这些变量是时间相关的，意味着它们的值随着时间推移而变化。

第二步：确定潜在独立变量

了解数据集后，就可以确定潜在的独立变量。这些变量应与因变量相关并能独立影响因变量。在我们的示例中，GDP 和 GDP 增长率是潜在的独立变量，因为它们可能与互联网普及率相关。

第三步：应用相关性分析

相关性分析是一种衡量两个变量之间线性关系的统计技术。它可以帮助您识别最相关的变量，这些变量可以作为潜在的独立变量。皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数可以用于计算变量之间的相关性。

第四步：利用逐步回归

逐步回归是一种统计技术，可自动筛选出独立变量。它通过逐步添加或删除变量来构建模型，直到找到最佳模型。Python 中的 statsmodels 库中的 LinearRegression 模型可用于执行逐步回归。

第五步：验证模型

在选择独立变量后，必须验证模型。可以通过将模型应用于测试数据集（不包含用于构建模型的数据）来完成。验证模型性能后，可以使用它来预测因变量或解释其变化。

示例代码

以下 Python 代码示例演示了如何使用相关性分析和逐步回归从时间序列数据集中筛选独立变量：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
df = pd.read_csv('time_series_dataset.csv')

# 计算相关性矩阵
corr_matrix = df.corr()

# 绘制相关性热图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(corr_matrix, cmap='RdYlGn')
plt.colorbar()
plt.title('相关性热图')
plt.show()

# 使用逐步回归选择独立变量
model = sm.OLS(df['因变量'], df[['潜在独立变量1', '潜在独立变量2']])
result = model.fit()

# 输出模型摘要
print(result.summary())

# 使用选定的独立变量构建预测模型
X = df[['潜在独立变量1', '潜在独立变量2']]
y = df['因变量']

model = sm.OLS(y, X)
result = model.fit()

# 使用测试数据集验证模型
test_X = df_test[['潜在独立变量1', '潜在独立变量2']]
test_y = df_test['因变量']

prediction = result.predict(test_X)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(test_y, prediction)
plt.xlabel('真实值')
plt.ylabel('预测值')
plt.title('验证模型')
plt.show()