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如何理解方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）？
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。其他面试题：面试题解答1：为什么线性回归要求假设因变量符合正态分布 - 知乎 (zhihu com) 面试题解答2：各种回归模型与广义线性模型的关系 - 知乎 (zhihu com)
相关系数很高， VIF 值却小于 10 ，存在多重共线性问题么？ - 知乎
vif（方差膨胀因子）是用来检测多重共线性的一种指标。vif值越大，多重共线性越严重。通常认为，当vif值大于10时，存在多重共线性。但是，即使vif值小于10，也不能完全排除多重共线性问题的存在。因为vif值只是衡量每个变量对回归系数估计的影响程度
SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看，每个变量都有一个VIF值，怎么判断多重共线性？ - 知乎
VIF（方差膨胀因子）：＞10说明存在多重共线性。容忍度与VIF互为倒数关系，当容忍度（tolerance）<=0 1，说明自变量间共线性严重。当VIF值小于3时，没有共线性问题；当VIF值大于3小于10时，有中等程度的共线性；当VIF值大于10则有很严重的共线性问题。
SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看，每个变量都有一个VIF值，怎么判断多重共线性？ - 知乎
1、vif值（方差扩大因子） vif值代表多重共线性严重程度，用于检验模型是否呈现共线性，即解释变量间存在高度相关的关系（vif大于10，严格为5）。若vif出现inf，则说明vif值无穷大，建议检查共线性。
相关系数很高， VIF 值却小于 10 ，存在多重共线性问题么？ - 知乎
如果只有两个自变量，vif=1╱（1-r方）。你可以算一下，如果只有两个自变量，相关系数 r需要达到大约0 95这么高的程度vif才能到10。当然这不是说就不存在共线性问题了，只是还没到严重的程度。附判断共线性的经验判断方法之一：vif在5到10之间：中度共线性。
怎么判断图像增强后生成图像的准确性? - 知乎
如果有Ground Truth的话，准确性可以用PSNR,SSIM这样的有监督评价指标进行评估; 失真性如果理解为与GT的差距的话，同样用上述指标评价即可；如果理解为可视化角度的感知质量，那么可以使用诸如LPIPS,DISTS,FID这种ref指标和NIQE, MANIQA,MUSIQ,CLIPIQA这种non-ref评价指标进行评估；
如何计算膨胀因子(VIF)? - 知乎
当然在其他软件会有专门的命令，比如stata，对于OLS方法用vif命令，面板数据可用neweyvif命令。 OLS的VIF理论推导则见这里：如何理解方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）？
如何根据vif值删除逻辑回归中多重共线性变量? - 知乎
正如我们从公式中看到的，R平方的值越大，VIF越大。因此，VIF越大，相关性越强。这与较高的R平方值表示较强的共线性的事实一致。通常，VIF高于5表示高多重共线性。使用statmodels实现VIF： statsmodels提供了一个名为variance_inflation_factor()的函数来计算VIF。