Введение: В регрессионном анализе понимание взаимосвязей между переменными-предикторами жизненно важно для получения точных прогнозов. Однако мультиколлинеарность, феномен высокой корреляции между переменными-предикторами , может создавать нестабильность и систематическую ошибку в регрессионных моделях. Чтобы определить и устранить мультиколлинеарность, мы используем коэффициент инфляции дисперсии (VIF). В этой статье мы рассмотрим концепцию VIF, ее интерпретацию и практические..

Мультиколлинеарность — это тема машинного обучения, о которой вам следует знать. Я знаю эту тему, так как в последние годы я погрузился в концепцию статистики, которая важна для всех тех, кто что-то делает в области науки о данных. Я видел много специалистов по Data Science, которые являются профессионалами, но не знают некоторых вещей, связанных с мультиколлинеарностью. Это особенно важно для всех тех людей, у которых нет математического образования, или для тех, у кого недостаточно..

VIF (переменный коэффициент инфляции): 1/1-R² Чем выше VIF, тем выше мультиколлинеарность (для конкретной независимой переменной) Если идентификатор значения R² близок к 1 (VIF выше) VIF начинается с 1 и не имеет верхнего предела. VIF = 1, корреляция между независимой переменной и другими переменными отсутствует. VIF, превышающий 5 или 10, указывает на высокую мультиколлинеарность между этой независимой переменной и другими Работа с мультиколлинеарностью: Отбросьте столбец..