VIF值判断多重共线性

1、 null

2、 VIF值大于1，越接近1说明多重共线性越弱，偏离越大则越严重，当共线性明显时需采用适当方法予以修正。

3、 系数均方误差MSE的计算方法

4、 测试集的R2准确率指标

5、 深入剖析

6、 容忍度取值在0到1之间，数值越小说明自变量间共线性越强。当容忍度过低时，回归系数的估计将不稳定，导致计算结果误差增大。方差膨胀系数（VIF）是容忍度的倒数，VIF越大，表明自变量的容忍度越小，共线性问题越严重，影响回归模型的可靠性。

7、 通常以10作为判断标准：VIF小于10时，认为无多重共线性；VIF在10到100之间时，存在较强多重共线性；VIF大于或等于100时，则表明存在严重的多重共线性问题。