เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การตรวจจับ Multicollinearity

ในแบบฝึกหัดนี้ จะตรวจสอบ multicollinearity ของตัวแปรทั้งหมดโดยใช้ Variance Inflation Factor (VIF) ซึ่งคำนวณได้ด้วยฟังก์ชัน vif() จากแพ็กเกจ car

ค่า VIF จะแสดงอยู่ในคอลัมน์ GVIF ของผลลัพธ์ และมักแสดงในรูปแบบเลขยกกำลัง หากไม่คุ้นเคยกับรูปแบบนี้ สามารถใช้ฟังก์ชัน format() ได้ดังนี้

sample_vif_value <- 2.213e+10
format(sample_vif_value, scientific = FALSE)

"22130000000"

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โหลดแพ็กเกจ car
  • ตรวจสอบ multicollinearity ในโมเดล (multi_log) ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า
  • ตัวแปรใดมีค่า VIF สูงสุด ให้กำหนดชื่อตัวแปรนั้นเป็น string แล้วเก็บไว้ใน highest

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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 <- ___
แก้ไขและรันโค้ด