对于Linear回归、Logistic回归等线性模型来讲，特征变量的多重共线性是衡量模型性能的一个重要维度。因此，如何有效识别并解决模型特征的多重共线性问题，是实际业务场景建立线性模型过程的必要环节。本文首先对特征多重共线性的定义进行描述，然后结合实际样例重点介绍多重共线性的常用检验 。
1、多重共线性定义
对于多元线性模型
Y=k0+k1X1+k2X2+...+knXn，如果特征变量X1、X2、Xn之间存在高度线性相关关系，则称为多重共线性。从特征共线性程度的大小进行区分，可以分为完全共线性和近似共线性。
例如，对于多个特征变量，多重共线性的公式可以表示为
a1X1+a2X2+...+anXn=0，
如果系数an不全为0，即某个特征变量可以用其他特征变量的线性组合表示，则称特征变量之间存在完全共线性，假设系数an均为1，则X1=-(X2+X3+...+Xn)。
近似共线性可以通过公式a1X1+a2X2+...+anXn+b=0说明，若系数an不全为0，b为误差随机项，则称特征变量之间存在近似共线性，假设系数an均为1，b为-1，则X1=1-(X2+X3+...+Xn)。
现举个实际回归模型样例，进一步解释特征多重共线性的影响。对于Y=X1+1000，其中Y为授信额度，X1为消费等级，公式表明当消费等级X1增加1个单位时，授信额度Y也会增加1个单位。假设此模型引入另一个特征变量X2，含义为 等级，且样本数据分布与X1完全相同，则对于模型Y=X1+1000可变换为Y=0.5X1+0.5X2+1000，此时当X1（消费等级）增加1个单位时，Y（授信额度）仅会增加0.5个单位，这个结果有些不符合实际业务情况，X2（ 等级）在很大程度上减弱了X1（消费等级）的信息价值。从这里可以看出，多重共线性会降低模型某些特征的实际重要性，对模型的预测结果产生不利的影响。
因此，在实际业务场景中，多重共线性会对模型产生较多影响，使得线性模型的方程式精准度下降，标准误差增大，降低某些重要特征的贡献性，甚至使模型输出不符合实际应用的结论。根据特征变量的多重共线性问题，在工作实际场景中经常采用的分析 是相关系数判断、方差膨胀系数检验，接下来我们分别对其原理逻辑进行阐述。在具体分析过程中，本文采用的样例数据共包含6000条样本和8个特征变量，其中前10条样本如图1所示，详见附件样本数据。
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图1 样本数据示例
2、相关系数判断
特征变量之间的相关性系数主要是通过pearson、spearman等指标来衡量，在Python语言中采用corr()函数可以很方便算出特征变量之间的相关性系数，默认输出pearson相关系数。若需要算出spearman相关系数，则需要在函数中定义对应参数，即corr(method='spearman')。
对于pearson、spearman系数的区别，pearson系数反映了数据的线性关系，而spearman并不一定是线性关系。一般情况下，对于连续型线性关系数据或符合正态分布数据，用pearson相关系数是最为合适的，虽然用spearman相关系数也可以，只是效率相比pearson系数较低。但是，对于定序数据，代表了样本数据的等级或顺序的逻辑关系，此时需要采用spearman系数来衡量数据的相关性程度。
在分析pearson、spearman系数时，二者的业务意义是一致的，取值范围均为[-1,1]，正值代表正相关，负值代表负相关，绝对值越大，说明变量之间的相关性越强。在实际业务理解中，当系数值在<0.5时，相关性程度较弱；当系数值在0.5~0.7之间时，相关性程度较强；当系数值>0.7时，相关性程度很强。
根据图1数据样例可知，待评估特征变量X1~X6均为连续型数据，因此可以采用pearson、spearman系数来分析各特征的相关性程度，实现代码如图2所示，最终输出的相关系数结果如图3、4所示，当然，我们优先关注pearson系数。
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图2 相关性系数代码
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图3 pearson系数
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图4 spearman系数
以上pearson与spearman的系数结果，第i行第j列的数值代表第i个特征变量与第j个特征变量之间的相关系数。例如，特征X1与特征X2的pearson相关系数为0.189056，pearson相关系数为0.177538，由于取值均小于0.5，说明X1与X2的相关性程度较弱。此外，通过pearson系数与spearman系数的结果对比可知，整体分布规律类似，即变量之间的pearson系数较高时，对应的spearman系数也较高，这也反映了二者有较多相似之处，但在具体应用过程中，需要根据数据的分布类型决定哪个系数更为合适。结合本文数据样例的特征属性，以pearson系数来衡量变量的相关性程度，spearman系数仅作为参考。
由图3的pearson系数结果可以了解到，X2与X6的相关性系数为0.998051，相关性很强，此外相关性强的变量组合还有X3与X4（0.762773）、X3与X5（0.846644）、X4与X5（0.735877），这些变量之间的相关系数均大于0.7，说明相关性程度很强。在实际业务中，此种情况为了避免模型变量多重共线性问题，可以对其中相关性较强的变量进行删除，但是具体删除哪个特征，需要从多个维度分析。例如，特征X2与X6的相关性很强，且各自与其他特征（X1、X3、X4、X5）的相关性均较弱，因此可以考虑根据特征信息值IV进行选择，保留IV值较高的特征。现通过代码实现的特征IV的输出，具体如图5所示：
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图5 信息值IV代码
通过以上代码得到各特征变量的IV值如图6所示，对于相关性很强的特征X2与X6，由于IV值比较接近（0.042与0.043），删除其中一个均可；对于相关性也很强的特征X3与X5，由于X3的IV值（0.058）明显大于X5的IV值（0.038），可以直接删除特征X5。当然，在具体场景中，对于变量的选择还可以考虑特征的区分度、覆盖率、业务含义等信息，这里是通过较为常用的IV指标，说明下在特征相关性较强的情况下对变量筛选的思路。
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图6 特征IV值
3、方差膨胀系数
方差膨胀系数（Variance Inflation Factor）的计算公式为VIFi=1/(1-Ri2)，其中VIFi衡量的是自变量Xi是否与其他自变量具有多重共线性的方差膨胀系数，Ri2是将自变量Xi作为因变量，其他自变量作为特征变量时回归的可决系数，即R-squared值，是用来衡量拟合程度的。当Ri2的取值越大，VIFi值就越大，表示自变量Xi与其他自变量之间的多重共线性较为严重。在实际业务中，一般认为VIFi<10时，该自变量与其余自变量之间的多重共线性不明显；当10<=VIFi<100时，变量之间存在较强的多重共线性；当VIFi>=100时，变量之间存在严重的多重共线性。
在Python中可以通过stat***odels模块的variance_inflation_factor()函数来得到变量之间的方差膨胀系数，如图5所示。
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图7 VIF系数代码1
在上图的函数代码中，通过for循环依次算出每个特征变量的方差膨胀系数，并将结果保存至列表中，其中data_X.columns.get_loc(i)返回的是指定列的列序号数字。通过以上代码算出各变量的VIF方差膨胀系数如图8所示。
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图8 方差膨胀系数1
从VIF结果来看，特征变量X2与X6的方差膨胀系数都明显大于100，说明变量之间存在严重的多重共线性，这里很容易通过前边分析特征相关性得到的结果来解释，即X2与X6的相关性程度很强（pearson系数=0.998051），此处指标VIF值自然也会很高，进一步说明了特征X2与X6的数据分布很类似。因此，需要删除VIF值较大的特征，但对于X2与X6只需要删除其中一个就可以了，原因是X2与X6的VIF值较大是二者相互导致的，这里删除VIF值更大的变量X6。接着我们看下余下特征的VIF值，具体实现代码与输出结果分别如图9、10所示。
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图9 VIF系数代码2
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图10 方差膨胀系数2
通过图10的VIF值结果可以看出，当删除特征X6之后，其余特征的方差膨胀系数VIF都低于10，说明这些特征变量的多重共线性较弱，满足业务场景需求，从而较大程度地降低了最终模型可能出现的共线性问题。
综上所述，对于线性回归、逻辑回归等以线性方程表达式为基础的机器学习模型，在数据建模过程中，需要特别关注多重共线性的影响。如果特征变量之间存在较强的多重共线性，必须采取相应处理 ，例如可以删除某个引起多重共线性的特征变量等，尤其是方差膨胀系数的检验，这是实际业务场景中对于判断多重共线性最常用的 。
为了便于大家对特征变量多重共线性处理 的理解与掌握，我们准备了具体的样本数据集与Python代码，供各位小伙伴实操练习，详情请大家移步至知识星球查看相关内容。
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