1. 学ぶ
    2. /
  2. プロジェクト
    3. /
  3. HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する
Connected

演習

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

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • 前の演習で特定したとおり、level のVIFが最も高いので、この変数をモデルから削除してください。
  • 新しいモデルで多重共線性を確認してください。
  • どの変数のVIFが最も高いですか？ 変数名を文字列で highest に代入してください。