检测多重共线性
在本练习中，您将使用方差膨胀因子（VIF）检查所有变量之间的多重共线性。您可以使用 car 包中的 vif() 函数计算 VIF。
VIF 数值位于输出的 GVIF 列中，通常以科学计数法打印。如果您对这种格式不熟悉，可以使用 format() 函数：
sample_vif_value <- 2.213e+10
format(sample_vif_value, scientific = FALSE)
"22130000000"
本练习是课程的一部分
HR Analytics：用 R 预测员工流失
练习说明
- 加载
car包。 - 检查您在前一练习中构建的模型（
multi_log）是否存在多重共线性。 - 哪个变量的 VIF 最高？请将该变量名作为字符串赋给
highest。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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 <- ___