多重共线性检验：方差膨胀系数与相关系数（使用sklearn）

多重共线性检验：方差膨胀系数与相关系数（使用sklearn）

多重共线性是指在回归模型中，自变量之间存在高度相关性的情况。它会导致模型结果的不稳定性，使得参数估计变得无效甚至产生误导性的结果。为了解决这个问题，我们可以使用方差膨胀系数（VIF）和相关系数进行多重共线性检验。本文将介绍如何使用sklearn库来进行这一检验，并附上相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这个例子中，我们使用sklearn自带的波士顿房价数据集作为示例数据。

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

# 导入数据集
data = load_boston()
df