1 什么是多重共线性？

2 多重共线性的影响

3 共线性的判别指标（方差膨胀因子）

3.1 拟合优度

3.2 方差膨胀因子VIF

4 多重共线性处理方法

4.1 手动移除出共线性的变量

4.2 逐步回归法

4.2.1 向前法

4.2.2 后退法

4.2.3 逐步选择法

4.2.4 检验显著性（F 检验）

4.3 增加样本容量

4.4 岭回归

4.4.1 最小二乘法求解多元线性回归

4.4.2 岭回归处理多重共线性

4.4.3 Lasso回归处理多重共线性

4.4.4 总结

4.5 Elastic Net

4.6 主成分分析

1 什么是多重共线性？

回归分析，是对两个或两个以上变量之间的相关关系进行定量研究的一种统计分析方法。我们用回归分析做需求预测，主要是发现和分析“需求”和“影响需求的因素”之间的相关关系，从而利用这些相关关系来预测未来的需求。（“需求”和“影响需求的因素”，就是回归分析面对的因变量与自变量。）

但是，在实际应用场景中，因变量和自变量存在相关关系，而自变量与自变量之间也会存在相关关系，有时还会是强相关关系。在回归分析中，如果两个或两个以上自变量之间存在相关性，这种自变量之间的相关性，就称作多重共线性，也称作自变量间的自相关性。

我们知道在进行线性回归的时候，相比于对模型的优化，更为重要的是模型训练之前的特征工程，而剔除特征中的多重共线性对逻辑斯蒂回归而言非常重要。

多重共线性这种现象，在回归分析中普遍存在。因为：

第一，在某一时间段或某一个项目中，公司做的某一个决策，往往由很多小方案组成（比如同时采用做广告、折扣、积分返利等方式提升销量），这些小方案就是一个个的自变量，这些自变量由于是共同构成公司策略的一部分，所以可能会出现相互关联或互为补充现象，从而出现多重共线性。

第二，实际需求场景中，总会存在样本信息不充分，或者历史数据不全面和错误等情况，导致回归分析模型的参数不能准确估计与计算，从而不可避免的产生一些多重共线性。

2 多重共线性的影响

多重共线性普遍存在，适度的多重共线性没有问题。但当存在严重的多重共线性时，也就是自变量之间高度相关时（相关系数R在±0.7或以上），不同自变量解释的可能是需求（因变量）的同一种变化，从而使得判定每一个单独的自变量对需求的影响程度非常困难。

也就是说，如果自变量是各自独立的变量（即不存在多重共线性），这时，根据相关分析，就能得知哪些自变量对因变量有显著影响，哪些没有影响，能很好的进行回归分析。

但是，当存在严重的多重共线性时（即各个自变量之间有很强的相关关系），自变量之间相互影响和相互变化，而我们无法固定其它自变量来避免这些影响和变化，也就无法得到这个自变量和因变量之间的真实关系。

比如，要分析自变量A对因变量的影响，自变量A与自变量B强相关。因为这自变量A与自变量B是相关的，我们分析自变量A，就需要固定自变量B，但我们无法固定自变量B，这样，就无法进行完整的分析，就无法得到我们需要的结果。

多重共线性的主要影响，在数据上表现出来为以下三个方面。

求不出回归系数a或回归系数a变得不可靠，使得回归模型失真，导致预测结果不稳定或不可靠。
回归系数a正负方向不可控。即就算可以求出回归系数a，但会出现本应该出现正值的地方出现负值或者相反。
判定系数R2变得不可靠或不准确。

3 共线性的判别指标（方差膨胀因子）

有多种方法可以检测多重共线性，较常使用的是回归分析中的VIF值，VIF值越大，多重共线性越严重。一般认为VIF大于10时（严格是5），代表模型存在严重的共线性问题。

在了解 VIF 如何进行计算之前，需要先知道拟合优度的计算方法。

3.1 拟合优度

拟合优度测量的是线性回归中得到的模型对样本的拟合程度，使用来表示：

其中：

SSR 衡量的是由 x 的变化所造成的对 y 的变化的影响
SSE 衡量的是随机误差对 y 的变化的影响
SST 衡量的是上述两个变化所造成的影响的和。

因此对于一个线性回归的模型来说，我们希望 y 的变化在较大程度上与 x 的变化存在相关性，因此 SSR 越大越好，并且希望随机误差对 y 的影响较小，因此 SSE 越小越好。

所以是一个在0到1之间的值，离1越近，说明模型对样本的拟合越好。

例如我们用学习时间、读书的时间、做的题目的数量作为特征，分数作为y，做回归分析，其中books = 2倍 hours，questions = 3倍 hours ，学习到的参数有负数，但是这不符合事实，因为没有人能学习负数的时间，看负数的书，做负数的题目，考负数的考试。

我们的数据中出现了多重共线性，导致了模型的参数出现了不符合实际的参数情况。

但这是怎么造成的呢？很好理解，举个例子就明白了，考虑第一种情况，将 hours 特征设为 x1，假设我们得到的模型为：

由于 hours 和 score 之间是正相关关系，因此模型中的 w1 一定是正数。

现在，我们加入了第二个与 hours 相关性特别强的特征 books，设为 x2，我们得到的模型是：

由于，我们将其带入，可得：

此时 x1 和 y 之间的关系没有改变，也就是说 x1 前面的参数，但此时这个参数由 w1 和 w2 组成，而 w1 和 w2 之间存在无数的组合让其为3，比如：

当然也可以：

这样就出现了参数不符合实际的情况。

那么要怎么样解决多重共线性，提高模型的可解释性呢，最直观的方法就是，把产生了多重共线性的特征直接删掉就可以了，这样做不会有太大的问题，因为当两个特征之间存在完全（近似）多重共线性，说明它们两个能够给模型提供的信息是完全（近似）一致的，而我们不需要重复信息。

方差膨胀因子（Variance Inflation Factor）是一个判断特征之间多重共线性的度量，接下来介绍VIF。

3.2 方差膨胀因子VIF

我们知道，拟合优度用来衡量我们的线性回归模型是否拟合良好，它的大小不仅跟模型的好坏有关，也跟我们特征数据的分布有关，在数据分布确定的情况下，我们可以指定一个阈值，认为超过该阈值的拟合优度对应的模型就是好的模型：

然后我们发现，如果我们将特征中的一个作为我们的y（比如hours），再将其他的特征作为我们的样本数据X（比如 books, questions），然后进行拟合，如果得到的拟合优度较高，不就可以说明 y 和其他样本数据之间存在一定的多重共线性吗？

上例中，将hours作为因变量。此时很大，现在其实我们已经可以知道，hours 和其他特征之间是存在多重共线性的，但是更专业的，我们需要将其转换为方差膨胀因子，转换公式为：

于是我们得到 VIF = 40.3，在习惯上，我们认为 VIF > 10 时，存在多重共线性，该特征需要删除。

除此之外，直接对自变量进行相关分析，查看相关系数和显著性也是一种判断方法。如果一个自变量和其他自变量之间的相关系数显著，则代表可能存在多重共线性问题。

4 多重共线性处理方法

多重共线性是普遍存在的，通常情况下，如果共线性情况不严重（VIF<5），不需要做特别的处理。如存在严重的多重共线性问题，可以考虑使用以下几种方法处理：

4.1 手动移除出共线性的变量

手动删除特征的方法适用于特征数量较少，或者我们的先验知识就已经告诉我们两个特征之间存在多重共线性问题的情况。

比如我们的样本中仅仅存在10个特征，那么我们可以手动计算各个特征的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF），然后筛选出我们需要保留的特征。

先做下相关分析，如果发现某两个自变量X（解释变量）的相关系数值大于0.7，则移除掉一个自变量（解释变量），然后再做回归分析。此方法是最直接的方法，但有的时候我们不希望把某个自变量从模型中剔除，这样就要考虑使用其他方法。

这个方法之所以说难以实现，是因为在实际情况中，我们往往面对着成百上千，甚至上亿的特征，也有可能因为我们的先验知识不足，而无法了解特征之间是否存在线性相关性，而无法筛选特征。

4.2 逐步回归法

让系统自动进行自变量的选择剔除，使用逐步回归将共线性的自变量自动剔除出去。此种解决办法有个问题是，可能算法会剔除掉本不想剔除的自变量，如果有此类情况产生，此时最好是使用岭回归进行分析。

逐步回归分析方法的基本思路是自动从大量可供选择的变量中选取最重要的变量，建立回归分析的预测或者解释模型。其基本思想是：将自变量逐个引人，引入的条件是其偏回归平方和经检验后是显著的。同时，每引人一个新的自变量后，要对旧的自变量逐个检验，剔除偏回归平方和不显著的自变量。这样一直边引入边剔除，直到既无新变量引人也无旧变量删除为止。它的实质是建立“最优”的多元线性回归方程。

依据上述思想，可利用逐步回归筛选并剔除引起多重共线性的变量，其具体步骤如下：先用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，再逐步引入其余解释变量。经过逐步回归，使得最后保留在模型中的解释变量既是重要的，又没有严重多重共线性。

逐步回归法选择变量的过程包含两个基本步骤：一是从回归模型中剔出经检验不显著的变量，二是引入新变量到回归模型中，常用的逐步型选元法有向前法和向后法。

4.2.1 向前法

向前法的思想是变量由少到多，每次增加一个，直至没有可引入的变量为止。具体步骤如下。

步骤1：对 p 个回归自变量，分别同因变量 Y 建立一元回归模型，

计算变量，相应的回归系数的 F 检验统计量的值，记为，取其中的最大值，即

对给定的显著性水平，记相应的临界值为，则将引入回归模型，记为选入变量指标集合。

步骤2：建立因变量 Y 与自变量子集的二元回归模型（即此回归模型的回归元为二元的），共有个。计算变量的回归系数 F 检验的统计量值，记为，选其中最大者，记为，对应自变量脚标记为，即。

对给定的显著性水平，记相应的临界值为，，则变量引入回归模型。否则，终止变量引入过程。

步骤3：考虑因变量对变量子集的回归重复步骤2。

依此方法重复进行，每次从未引入回归模型的自变量中选取一个，直到经检验没有变量引入为止。

向后法与向前法正好相反，它事先将全部自变量选入回归模型，然后逐个剔除对残差平方和贡献较小的自变量。

4.2.2 后退法

后退法：与前进法相反,开始时先拟合包含所有自变量的回归方程,并预先指定留在回归方程中而不被剔除的自变量的假设检验标准。然后按自变量对应变量Y的贡献大小从小到大进行检验,对无统计学意义的自变量依次剔除。每剔除一个自变量,都要重新计算并检验尚未被剔除自变量对应变量Y的贡献并决定是否剔除对模型贡献最小的自变量。重复上述过程,直到回归方程中的自变量均符合留在方程中的给定标准,没有自变量可被剔除为止。在整个过程中只考虑剔除自变量,自变量一旦被剔除,则不再考虑引入回归方程。

4.2.3 逐步选择法

逐步选择法则是将两者结合，因为在向前法中，新引入的特征可能造成其他特征对模型影响的显著性下降，同样，在后退法中，新剔除的特征也可能对其他特征造成影响。

那么在逐步选择法中，首先我们根据向前法，先加入一个影响最显著的特征，然后对目前保存在模型中的所有特征进行向后法，剔除所有影响不显著的特征，然后继续上述过程，直到没有特征可以加入，以及没有特征可以被剔除。

4.2.4 检验显著性（F 检验）

在上面的三段话中，一直提到所谓的检验显著性，那么到底应该怎么检验呢？

在统计学中，有一个方法叫做 F 检验，可以用来确定在线性模型中，所有解释变量整体是否对被解释变量具有显著影响，显然越显著，说明这个线性模型中引入的变量的变动越能解释被解释变量的变动。接下来会简单讲解一下如何做 F 检验，要彻底理解这个方法，需要一定的统计学基础。

要做 F 检验，首先我们需要制定两个假设，在模型整体显著性的检验中，我们可以设定 H0(原假设）和 H1（备择假设）为：

其中代表的是每个变量的参数，k 就是变量的数量，如果检验结果显示，接受原假设，说明这一线性模型不显著，如果拒绝原假设，接受备择假设，说明显著。

接下来我们会对线性模型计算它的 F 值，并用该 F 值与一个阈值进行对比，如果 F > 阈值，则拒绝原假设，如果 F < 阈值，则接受原假设。在计算 F 值之前，让我们先看一下如何确定这个阈值。

该阈值我们使用代表，其中 α 是我们希望的置信度为多少，是人为制定的一个参数，k 就是上文中提到的变量的数量，n 是使用的样本的数量，当 k 或者 n 发生改变时，则改变了的分布。

而当 α 改变时，则改变了在该分布下阈值的取值：

接下来，我们计算线性模型的 F 值：

现在，线性模型的 F 值和阈值我们都已经确定，只需要两者进行对比就可以了。

4.3 增加样本容量

当样本的数量较少时，多重共线性更容易出现，这是因为我们的样本都是从总体中抽样而来，可能因为各种各样的原因，也许是抽样的地域并没有覆盖所有地区，也可能是因为抽样的人群本身具备一定的特征，而导致样本数据的分布与总体的分布产生了偏差，也就是样本中数据仅是总体分布的一部分，这一部分中的特征产生了多重共线性。

比如下图中，我们可能只收集了线性相关部分的数据，而导致了样本中的多重共线性，而当数据量逐渐增加，当样本覆盖到右边的区域，会发现这两个特征之间实际上不存在太大的相关性。

但在实际情况中，继续收集数据是一项耗费时间和金钱的活，而且你也没法知道你最终收集到的数据是否真正符合总体的分布，因此这种方式也不是经常使用。

4.4 岭回归

上述第1和第2种解决办法在实际研究中使用较多，但问题在于，如果实际研究中并不想剔除掉某些自变量，某些自变量很重要，不能剔除。此时可能只有岭回归最为适合了。岭回归是当前解决共线性问题最有效的解释办法。岭回归是解决共线性问题不需要异方差自相关这些。

岭回归分析（Ridge Regression）是一种改良的最小二乘法，其通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息为代价来寻找效果稍差但回归系数更符合实际情况的模型方程。

4.4.1 最小二乘法求解多元线性回归

多元线性回归表达式：

可以写成：

我们的目标就是求解w，如何求解w，就要用到损失函数，线性回归的损失函数为：

即预测值和真实值之间的差异，我们希望越小越好。

我们往往称上述式子为RSS(Residual Sum of Squares 残差平方和)或者SSE（Sum of Sqaured Error，误差平方和），如何求解w就用到最小二乘法：

这个时候我们要求w，就要保证上述（x转置*x）的逆矩阵存在，而逆矩阵存在的充要条件就是特征矩阵不存在多重共线性。
也就是矩阵的行列式不为0，也就是要求矩阵为满秩矩阵。

如上述A所示，第一行和第三行存在比例关系，我们称之为精确相关关系，而B虽然不是精确相关关系，但是相差无几，只差了0.002，我们称之为高度相关关系。两种关系会导致下面的错误：

而如果是B的情况，或导致分母趋近于0，从而导致w趋近于无穷大，无法很好地拟合数据
综合上述情况为：

4.4.2 岭回归处理多重共线性

继续使用最小二乘法求解就会变成：

其中为正则化系数，假如不存在逆矩阵，那么加上一个就会变成一个存在逆矩阵的矩阵，也就消除了多重共线性。当然也会存在刚好假如使得变成非满秩矩阵，但是这种情况太少，降低了风险。
如此，多重共线性就被控制住了：最小二乘法一定有解，并且这个解可以通过 alpha来进行调节，以确保不会偏离太多。当然了，挤占了w中由原始的特征矩阵贡献的空间，因此如果太大，也会导致w的估计出现较大的偏移，无法正确拟合数据的真实面貌。我们在使用中，需要找出a让模型效果变好的最佳取值。

4.4.3 Lasso回归处理多重共线性（没有从根本解决）

Lasso回归跟上述不同，Lasso的损失函数使用L1正则化用于处理多重共线性，损失函数如下：

同样使用最小二乘法求解：

我们同样要保证X转置X的逆矩阵存在，但是Lasso回归对其没有造成任何影响，就是Lasso无法处理特征之间的精确相关关系，Lasso并没有从根本上处理多重共线性问题，只是限制了多重共线性带来的影响。

4.4.4 总结

两个正则化都会压缩w的大小，会导致对标签贡献更小的特征的系数更加小，但是L2正则化只会将特征的系数尽量压缩到0，但是L1正则化主导稀疏性，会将特征系数压缩到0，这也是Lasso回归可以用于特征选择的原因。

L1正则化：会产生稀疏的权重矩阵，趋于产生少量的特征，其他特征都为0
L2正则化：会选择更多的特征，但是很多的特征系数会更趋于0

4.5 Elastic Net

Elastic Net 是一种介于岭回归和 Lasso 回归之间的方法，其目标函数为：

4.6 主成分分析

主成分分析本身是一种降维方法，在面对数量较大的特征时，可以在降低维度的同时保留尽量多的信息。

简单来说，主成分分析就是将多维特征投影到较少维度的轴上，这样形成的新的特征之间一定是相互独立的，而相互独立的特征之间不存在多重共线性。

多重共线性问题，如何解决？ - 知乎

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