如何实现mgwr python回归系数显著性
流程图
flowchart TD
A(导入数据) --> B(数据预处理)
B --> C(建立mgwr模型)
C --> D(计算回归系数显著性)
流程
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 建立mgwr模型 |
| 4 | 计算回归系数显著性 |
操作步骤及代码
步骤1：导入数据
# 导入所需库
import geopandas as gpd
import pandas as pd
步骤2：数据预处理
# 读取数据
data = gpd.read_file('data.shp')
# 提取需要的变量
X = data[['var1', 'var2', 'var3']]
y = data['target']
# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
步骤3：建立mgwr模型
# 导入mgwr库
from mgwr.sel_bw import Sel_BW
from mgwr.gwr import GWR, MGWR
from mgwr.bw import Sel_BW
from mgwr.gwr import GWR
from mgwr.mgwr import MGWR
# 选择合适的带宽
selector = Sel_BW(X, y, data, kernel='bisquare')
bw = selector.search()
步骤4：计算回归系数显著性
# 建立mgwr模型
model = MGWR(coords, y, X, bw)
# 获取回归系数显著性
p_values = model.pvalues
通过以上步骤，你可以成功实现mgwr python回归系数显著性的计算。
希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或需要进一步解释，请随时与我联系。祝学习顺利！
