다중공선성 탐지
이번 연습 문제에서는 분산팽창계수(VIF, Variance Inflation Factor)를 사용해 모든 변수 간의 다중공선성을 확인해 보겠습니다. car 패키지의 vif() 함수를 사용해 VIF를 계산할 수 있어요.
VIF 값은 출력의 GVIF 열에서 확인할 수 있으며, 보통 지수 표기법으로 출력됩니다. 이 표기법이 익숙하지 않다면 format() 함수를 사용할 수 있습니다:
sample_vif_value <- 2.213e+10
format(sample_vif_value, scientific = FALSE)
"22130000000"
이 연습은 강의의 일부입니다
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연습 안내
car패키지를 불러오세요.- 앞선 연습에서 만든 모델(
multi_log)에 대해 다중공선성을 확인하세요. - VIF가 가장 높은 변수는 무엇인가요? 해당 변수명을 문자열로
highest에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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 <- ___