💻 Gerçek Kod Örneği

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# Korelasyon matrisi ile yüksek korelasyonlu değişkenleri bul
correlation_matrix = df.corr()
high_corr_pairs = []
for i in range(len(correlation_matrix.columns)):
    for j in range(i):
        if abs(correlation_matrix.iloc[i, j]) > 0.8:  # Eşik değer
            high_corr_pairs.append((correlation_matrix.columns[i], correlation_matrix.columns[j]))

# VIF değerlerini hesapla
def calculate_vif(data):
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["feature"] = data.columns
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(data.values, i) for i in range(len(data.columns))]
    return vif_data

vif_results = calculate_vif(df)
high_vif_features = vif_results[vif_results["VIF"] > 10]  # Eşik değer

print("Yüksek korelasyonlu çiftler:", high_corr_pairs)
print("Yüksek VIF'li değişkenler:")
print(high_vif_features)

# Çözüm: Gereksiz değişkenleri çıkar
# df_clean = df.drop(columns=['gereksiz_degisken1', 'gereksiz_degisken2'])