然而很多时候，被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想，究其原因可能是由于特征筛选的偏差。但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。介绍一种VIF（方差膨胀检验）方法，来对特征之间的线性相关关系进行检验，从而选取到独立性更好...