Çoklu doğrusal bağlantıyı tespit etme ve ele alma
İK Analitiği: R ile Çalışan Ayrışmasını (Churn) Tahmin Etme
Anurag Gupta
People Analytics Practitioner
Korelasyonu anlama
Korelasyon, iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi ölçer
R'de korelasyon hesaplama
# Korelasyon katsayısını hesapla
cor(train_set$emp_age, train_set$compensation)
0.6117855
Çoklu doğrusal bağlantı nedir?
Çoklu doğrusal bağlantı, bir bağımsız değişkenin iki veya daha fazla bağımsız değişken kümesiyle yüksek doğrusal bağlantıda olmasıdır.
Çoklu doğrusal bağlantı nasıl tespit edilir?
VIF (Varyans Şişirme Faktörü)
# car paketini yükle
library(car)
# Lojistik regresyon modeli
multi_log <- glm(turnover ~ ., family = "binomial",
data = train_set_multi)
# VIF hesapla
vif(multi_log)
Varyans şişirme faktörü
GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
location 2.318640e+00 2 1.233981
level 5.716850e+06 1 2390.993458
gender 1.262625e+00 1 1.123666
rating 4.381767e+00 4 1.202835
mgr_rating 2.471489e+00 4 1.119747
mgr_reportees 1.314709e+00 1 1.146608
mgr_tenure 1.278559e+00 1 1.130734
compensation 3.998338e+01 1 6.323241
percent_hike 3.167576e+00 1 1.779769
hiring_score 1.143613e+00 1 1.069399
hiring_source 2.000099e+00 6 1.059467
no_previous_companies_worked 3.291703e+00 1 1.814305
distance_from_home 1.355795e+00 1 1.164386
total_dependents 1.930188e+00 1 1.389312
marital_status 2.320518e+00 1 1.523325
education 1.460697e+00 1 1.208593
.....
VIF değerini yorumlama için başparmak kuralı
| VIF | Yorum |
|---|---|
| 1 | İlişkisiz |
| 1 ile 5 arası | Orta düzeyde ilişkili |
| 5'ten büyük | Yüksek düzeyde ilişkili |
Çoklu doğrusal bağlantıyla nasıl başa çıkılır?
- Adım 1: Modelin VIF'ini hesapla
- Adım 2: VIF'i 5'ten büyük değişken var mı, kontrol et
- Adım 2a: VIF'i 5 olan değişkeni modelden çıkar
- Adım 2b: Birden çok değişkenin VIF'i 5'ten büyükse, sadece en yüksek VIF'e sahip olanı çıkar
- Adım 3: Her değişkenin VIF'i 5'in altına inene kadar 1 ve 2. adımları tekrarla
Modelden bir değişkeni kaldırma
new_model <- glm(dependent_variable ~ . - variable_to_remove,
family = "binomial", data = dataset)
Hadi pratik yapalım!
İK Analitiği: R ile Çalışan Ayrışmasını (Churn) Tahmin Etme
