f_regression()计算什么？

Question

我试图了解特性选择包中的f_regression()是干什么的。(regression)

根据文档，f_regression的第一步如下：

"1. the regressor of interest and the data are orthogonalized wrt constant regressors."

这条线到底是什么意思？这些常量回归器是什么？

谢谢!

Answer 1

这意味着这两个变量的平均值都被减去了。

常量回归量是一个充满1的向量。然后减去这个向量在你的数据中所能解释的内容。这导致了一个零和向量，即一个中心变量。

f1_regression本质上计算的是相关性，这是中心变量和适当重标度变量之间的标量乘积。

得到的分数是这个值和自由度的函数，即向量的维数。分数越高，变量的关联就越大。