vif多重共线性检验python

在Python中，可以使用statsmodels库中的vif函数进行多重共线性检验。具体步骤如下：

1. 导入需要的库和数据

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['x1', 'x2', 'x3', 'x4']]

2. 计算VIF值

from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

vif = pd.DataFrame()
vif["VIF Factor"] = [variance_inflation_factor(x.values, i) for i in range(x.shape[1])]
vif["features"] = x.columns

3. 输出结果

print(vif)

输出结果中，VIF Factor表示对应自变量的VIF值，一般认为VIF值大于10存在多重共线性问题。如果发现存在多重共线性问题，需要对模型进行调整或者删除相关变量。