多重共線性への対処
前の演習では、独立変数のVIF値を確認し、モデルに多重共線性が存在することを見つけました。以下の手順で多重共線性を取り除きましょう。
- 手順1: モデルのVIFを計算する
- 手順2: いずれかの変数のVIFが5以上かどうかを確認する
- 手順2a: VIFが5以上の変数はモデルから削除する
- 手順2b: VIFが5を超える変数が複数ある場合は、最もVIFが高い変数だけを削除する
- 手順3: すべての変数のVIFが5未満になるまで、手順1と2を繰り返す
この演習はコースの一部です
HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Remove level
model_1 <- glm(turnover ~ . - ___, family = "binomial",
data = train_set_multi)
# Check multicollinearity again
___
# Which variable has the highest VIF value?
highest <- ___