Multicollinearity की पहचान
इस अभ्यास में, आप सभी वैरिएबल्स के बीच बहुसहसंबद्धता (multicollinearity) को Variance Inflation Factor (VIF) से जाँचेंगे. आप car पैकेज के vif() फंक्शन का उपयोग करके VIF निकाल सकते हैं.
VIF मान आउटपुट के GVIF कॉलम में होते हैं और प्रायः एक्सपोनेंशियल फॉर्मेट में प्रिंट होते हैं. यदि आप इस फॉर्मेट से परिचित नहीं हैं, तो आप format() फंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:
sample_vif_value <- 2.213e+10
format(sample_vif_value, scientific = FALSE)
"22130000000"
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
carपैकेज लोड करें.- पिछले अभ्यास में बनाए गए मॉडल (
multi_log) में multicollinearity जाँचें. - किस वैरिएबल का VIF सबसे अधिक है? उस वैरिएबल का नाम एक string के रूप में
highestको असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load the car package
___
# Model you built in a previous exercise
multi_log <- glm(turnover ~ ., family = "binomial", data = train_set_multi)
# Check for multicollinearity
___
# Which variable has the highest VIF?
highest <- ___