Cómo tratar la multicolinealidad
En el ejercicio anterior, viste que había multicolinealidad en tu modelo al revisar los valores de VIF de las variables independientes. Sigue estos pasos para eliminarla:
- Paso 1: Calcula el VIF del modelo
- Paso 2: Identifica si alguna variable tiene un VIF mayor o igual que 5
- Paso 2a: Elimina la variable del modelo si su VIF es mayor o igual que 5
- Paso 2b: Si hay varias variables con VIF mayor que 5, elimina solo la variable con el VIF más alto
- Paso 3: Repite los pasos 1 y 2 hasta que el VIF de todas las variables sea menor que 5
Este ejercicio forma parte del curso
Analítica de RR. HH.: Predicción de la rotación de empleados en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Remove level
model_1 <- glm(turnover ~ . - ___, family = "binomial",
data = train_set_multi)
# Check multicollinearity again
___
# Which variable has the highest VIF value?
highest <- ___