Обнаружение мультиколлинеарности
В этом упражнении вы проверите наличие мультиколлинеарности среди всех переменных с помощью коэффициента инфляции дисперсии (VIF). Для вычисления VIF используйте функцию vif() из пакета car.
Значения VIF находятся в столбце GVIF выходных данных и обычно отображаются в экспоненциальном формате. Если этот формат вам незнаком, воспользуйтесь функцией format():
sample_vif_value <- 2.213e+10
format(sample_vif_value, scientific = FALSE)
"22130000000"
Это упражнение является частью курса
HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на R
Инструкции к упражнению
- Загрузите пакет
car. - Проверьте мультиколлинеарность в модели (
multi_log), которую вы построили в предыдущем упражнении. - Какая переменная имеет наибольшее значение VIF? Присвойте её название в виде строки переменной
highest.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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 <- ___