大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
多元线性回归是我们在数据分析中经常用到的一个方法，很多人在遇到多维数据时基本上无脑使用该方法，而在用多元线性回归之后所得到的结果又并不总是完美的，其问题实际上并不出在方法上，而是出在数据上。当数据涉及的维度过多时，我们就很难保证维度之间互不相关，而这些维度又都对结果产生一定影响，当一组维度或者变量之间有较强的相关性时，就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。今天我们就讲解一下如何用VIF方法消除多维数据中多重共线性的问题。
首先介绍一下多重共线性。
多元回归模型有一个基本假设，就是要求设计矩阵X的秩rank(X)=p+1，其中p是维度数，即要求X中的列向量之间线性无关。如果存在不全为零的p+1个数c0、c1、c2、...、cp，使得c0 + c1xi1 + c2xi2 + ... + cpxip = 0，i=1, 2, 3, ..., n，则自变量x1、x2、...、xp之间存在多重共线性（multi-collinearity），因为实际问题中，完全多重共线性不太常见，所以上式中的等号经常用约等号。多重共线性到底会带来什么问题呢，笔者下面就用一个实际例子来告诉大家。
这个例子来自1994年统计摘要，是一个中国民航客运量的回归模型，统计了1978至1993年的各年数据。该模型以民航客运量为因变量y，以国民收入、消费额、民航航线里程、来华旅游入境人数作为影响客运量的主要因素，其中y的单位是万人，x1表示国民收入（亿元），x2表示消费额（亿元），x3表示铁路客运量（万人），x4表示民航航线里程（万公里），x5表示来华旅游入境人数（万人）。该数据集如图1所示，一共16行、7列（包括前面的year，虽然这一列用不到）。
图1. 数据集截图
我们用该数据集来做一个多元线性回归模型，主要使用statsmodels，代码如下。首先是导入各种库。
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
接下来是读取数据，并生成自变量X和因变量y。
file = r'C:\Users\Desktop\data.xlsx'
data = pd.read_excel(file) #读取数据
y = data['y'] #因变量数据
X = data.loc[:, 'x1':] #自变量数据
然后是生成多元回归模型，并输出结果，结果如图2所示。
X = sm.add_constant(X) #加上一列常数1，这是回归模型中的常数项
reg = sm.OLS(y, X) #生成回归模型
model = reg.fit() #拟合数据
model.summary() #生成结果
图2. 原数据的多元回归模型结果
图2中的参数较多，如果大家对这个结果不太明白，可以参考笔者之前给公众号写的文章《详解用statsmodels进行回归分析》。从图2中可以得出，我们的模型的回归方程为y = 450.9 + 0.354x1 - 0.561x2 - 0.0073x3 + 21.578x4 + 0.435x5，看到这里，估计很多人就看出一些问题了。这个回归模型从表面上看没有什么太大的问题，但是仔细分析一下其实际意义，就能看出一些问题，x2是消费额，从经济学角度分析，消费额与民航客运量之间的关系应该是正相关的，也就是x2前面的系数应该是正的，但这里却是负值，问题出在哪？这就是变量之间的多重共线性造成的。
多重共线性的影响就在于此，我们的模型结果中每一个参数都能通过检验，而且模型整体的线性显著性也很好（比如该例中R-squared值为0.998，效果非常好），但其部分参数的实际意义却和我们的常识是相违背的，而这种情况我们往往很难察觉，很多人看到自己的模型在数学角度上没有任何问题，就直接拿去用了，结果总是得到错误的结论。
那么如何来诊断多重共线性呢？笔者今天就介绍一下VIF方法。VIF全称是Variance Inflation Factor，即方差扩大因子，我们对自变量X作中心标准化，则X变为Xs，然后可以得到Xs’ Xs = (rij)，这个就是自变量的相关阵。如图3所示，式（1）中C的主对角线元素VIFj=cjj，就是自变量xj的方差扩大因子，式（2）中的Rj^2是自变量xj对其余p-1个自变量的复决定系数，式（2）也可以作为方差扩大因子VIFj的定义，可知VIFj是大于等于1的。
图3. VIF方法部分公式
Rj^2度量了自变量xj与其余p-1个自变量的线性相关程度，这种相关程度越强，说明自变量之间的多重共线性就越严重，Rj^2越接近1，VIFj就越大。反之，xj与其余p-1个自变量之间的线性相关程度越弱，多重共线性就越弱，Rj^2就越接近于0，VIFj就约接近于1。由此可见，VIFj的大小反映了自变量之间是否存在多重共线性，可由它来度量多重共线性的严重程度，那么VIFj多大才算是有严重的多重共线性呢？根据统计学中的使用经验，当VIFj大于等于10的时候，就说明自变量xj与其余自变量之间存在严重的多重共线性，且这种多重共线性会过度地影响最小二乘估计值。
在了解了VIF的概念之后，我们就用代码来展示一下如何诊断并消除多重共线性。这里笔者依然使用前面的数据，但加入了VIF检测，同时给出消除多重共线性后的结果，全部代码如下。
file = r'C:\Users\Desktop\data.xlsx'
data = pd.read_excel(file)
y = data['y']
X = data.loc[:, 'x1':]
X = sm.add_constant(X)
def process(data, col):
data = data.loc[:, col] #读取对应列标数据
vif = [variance_inflation_factor(data.values, i) for i in range(data.shape[1])][1:]
if max(vif) >= 10:
index = np.argmax(vif)+1 #得到最大值的标号
del col[index] #删除vif值最大的一项
return process(data, col) #递归过程
else:
vif = [variance_inflation_factor(data.values, i) for i in range(data.shape[1])][1:]
return col, vif
cols = ['const', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5']
cols, vif = process(X, cols)
reg = sm.OLS(y, X[cols])
model = reg.fit()
model.summary()
这里我们从process这个函数开始讲起，process需要两个参数，一个是data，就是要输入的数据，另一个是col，就是数据的columns（即数据的列标题），我们这里默认使用的数据集是pandas.DataFrame格式的，所以数据都是有columns的。在process函数中，data = data.loc[:, col]就是读取只含有col列标的那些数据， vif = [variance_inflation_factor(data.values, i) for i in range(data.shape[1])][1:]这行代码就是计算vif的过程，variance_inflation_factor函数需要输入两个参数，分别是数据和每列数据的标号，这个标号也是从0开始的。而最终我们取得的vif结果是去掉第一项的，因为第一项对应数据集中const那一列，这一列因为都是1，所以在vif结果中要去掉，但在计算时要保留。而得到vif之后，我们要找出vif中数据最大的一项，判断其是否大于等于10。如果是，就找到其对应的标号，利用np.argmax即可，然后删除col中这一项，再把所得的结果带入到process函数中，形成递归；如果不是，则直接返回col和vif这两个结果。
最终我们得到的cols是['const', 'x3', 'x4', 'x5']，const就是前面X = sm.add_constant(X)中加入的常数项一列，这个const列标是自动添加的，我们在这里仍沿用这个叫法，这列数据在VIF方法中只参与计算，但其值不用于比较大小。我们可以看到这里的结果去掉了x1和x2这两列数据，消除多重共线性最好的方式就是把那些造成多重共线性的维度（自变量）直接去掉，vif是[1.9836946236748652, 6.6499090855830225, 8.513876170172715]，vif中所有数值都在10以内，说明目前已经消除了多重共线性。
然后用剩下的这些数据进行建模，得到多元回归模型，其结果如图4所示。该模型为y = 591.9 - 0.0104x3 + 26.4358x4 + 0.3174x5，该模型无论从数学上还是经济意义上，都能合理有效地进行解释。
图4. 用VIF法处理后的模型结果
判断数据是否具有多重共线性实际上有多种方法，比如特征根判定法、直接判断法等，本文主要讲解如何用VIF法来诊断多重共线性，有兴趣的读者也可以把此方法和其他方法进行一下对比学习。
作者简介：Mort，数据分析爱好者，擅长数据可视化，比较关注机器学习领域，希望能和业内朋友多学习交流。
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