解决共线性问题的 Python 实现

解决共线性问题的 Python 实现

在统计学中，共线性是指自变量之间存在高度相关关系，导致模型参数无法准确估计。在实际应用中，经常会遇到共线性问题。本文将介绍如何使用 Python 处理多重共线性问题，并给出相应的代码实现。

1. 导入数据

首先，我们需要导入包含自变量和因变量的数据集。这里以著名的波士顿房价数据集为例。

from sklearn.datasets import load_boston

data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

2. 计算 VIF 值

VIF（方差膨胀因子）是判断共线性程度的指标。通常认为，