多重共線性の検出
この演習では、Variance Inflation Factor（VIF）を使って、すべての変数間の多重共線性を確認します。car パッケージの vif() 関数で VIF を計算できます。
VIF の値は出力の GVIF 列にあり、指数表記で表示されることがよくあります。指数表記に慣れていない場合は、format() 関数を使えます。
sample_vif_value <- 2.213e+10
format(sample_vif_value, scientific = FALSE)
"22130000000"
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
演習の手順
carパッケージを読み込みます。- 以前の演習で作成したモデル（
multi_log）で多重共線性を確認します。 - 最も VIF が高い変数はどれですか？ その変数名を文字列として
highestに代入します。
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。
# 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 <- ___