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Python常见问题
我希望对空间数据执行特征缩减。我计算了VIF（方差膨胀系数），以评估变量之间的多重共线性，并随后能够消除VIF大于5或10的变量。问题是，两个具有完全不同空间变异性的变量具有相同的VIF，如果我使用VIF选择特征的标准<；我只剩下很少的解释变量
您认为使用回归模型（如空间误差或地理加权回归）以及由此产生的R2计算VIF是一个好主意吗
您知道除了VIF之外，还有什么Python方法可以处理空间数据中的多重共线性吗
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