शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Multicollinearity से निपटना

पिछले अभ्यास में, आपने स्वतंत्र वैरिएबल्स के VIF मान देखकर पाया कि आपके मॉडल में multicollinearity मौजूद है। Multicollinearity हटाने के लिए नीचे दिए गए स्टेप्स अपनाएँ:

  • स्टेप 1: मॉडल का VIF निकालें
  • स्टेप 2: जाँचें कि क्या किसी वैरिएबल का VIF 5 से बड़ा या 5 के बराबर है
    • स्टेप 2a: यदि किसी वैरिएबल का VIF 5 से बड़ा या 5 के बराबर है, तो उसे मॉडल से हटा दें
    • स्टेप 2b: यदि कई वैरिएबल्स के VIF 5 से बड़े हैं, तो केवल सबसे अधिक VIF वाले वैरिएबल को हटाएँ
  • स्टेप 3: स्टेप 1 और 2 दोहराएँ जब तक कि सभी वैरिएबल्स का VIF 5 से कम न हो जाए

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Remove level
model_1 <- glm(turnover ~ . - ___, family = "binomial", 
               data = train_set_multi)

# Check multicollinearity again
___

# Which variable has the highest VIF value?
highest <- ___
कोड संपादित करें और चलाएँ