Gestionarea multicoliniarității
În exercițiul anterior, ai descoperit că există multicoliniaritate în modelul tău, analizând valorile VIF ale variabilelor independente. Urmează pașii de mai jos pentru a elimina multicoliniaritatea:
- Pasul 1: Calculează VIF-ul modelului
- Pasul 2: Verifică dacă există vreo variabilă cu VIF mai mare sau egal cu 5
- Pasul 2a: Elimină variabila din model dacă are un VIF mai mare sau egal cu 5
- Pasul 2b: Dacă există mai multe variabile cu VIF mai mare de 5, elimină doar variabila cu cel mai mare VIF
- Pasul 3: Repetă pașii 1 și 2 până când VIF-ul tuturor variabilelor este mai mic de 5
Acest exercițiu face parte din cursul
HR Analytics: Predicția fluctuației angajaților în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Remove level
model_1 <- glm(turnover ~ . - ___, family = "binomial",
data = train_set_multi)
# Check multicollinearity again
___
# Which variable has the highest VIF value?
highest <- ___