处理多重共线性
在上一个练习中，您通过查看自变量的 VIF 值发现模型中存在多重共线性。请按照以下步骤消除多重共线性：
- 步骤 1：计算模型的 VIF
- 步骤 2：判断是否存在 VIF 大于或等于 5 的变量
- 步骤 2a：如果某个变量的 VIF 大于或等于 5，则将该变量从模型中移除
- 步骤 2b：如果有多个变量的 VIF 大于 5，仅移除 VIF 最高的那个变量
- 步骤 3：重复步骤 1 和 2，直到所有变量的 VIF 都小于 5
本练习是课程的一部分
HR Analytics：用 R 预测员工流失
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Remove level
model_1 <- glm(turnover ~ . - ___, family = "binomial",
data = train_set_multi)
# Check multicollinearity again
___
# Which variable has the highest VIF value?
highest <- ___