机器学习，是应对无法明确编码问题的一种方法，比如分类问题。它让模型从数据中自主习得一种模式，继而用来判定数据所属类别。
很多人对模型的工作机制抱有疑问。他们关注模型的解释性，希望确保模型以合理的方式预测数据。在解读机器学习模型之前，消除多重共线性是一项关键步骤。
多重共线性，指的是一个预测变量与另一个预测变量间存在的相关性。尽管它不会影响模型的性能，但会影响其解释性。若不消除多重共线性，我们便无法准确知晓某个变量对最终结果的贡献程度。
本文将引导你使用Python语言处理多重共线性问题，以一个名为Rain in Australia的数据集为例。此数据集描述了不同日期和地点的天气特征，是一个监督学习问题，可用于预测未来是否会下雨。该数据集可在Kaggle上找到。
在处理数据前，需进行数据预处理。本例中，我们将不使用分类列，并剔除每个列中至少缺失一个值的行。接下来，我们将计算方差膨胀因子（VIF）值，它反映了变量因与其他变量线性相关而被夸大的程度。
VIF值从1开始，无上限。值越大，表示该变量的多重共线性越严重。为计算VIF，我们将对每个变量进行线性回归分析，其中该变量作为目标变量。完成后，利用R的平方值，我们用特定的公式来计算VIF。
在Python中，可通过statsmodels库的`variance_inflation_factor`函数来计算VIF。从计算结果可以看出，几乎所有变量的VIF值都高于阈值。
为消除多重共线性，我们可以创造新的特征或从数据中删除相关变量。直接删除特征可能导致信息丢失，因此我们首选创造新特征的方法。例如，从数据中我们可以看出，“Temp9am”与“Temp3pm”，“Pressure9am”与“Pressure3pm”等存在关联，我们可以计算这些关联对的差值来生成新特征。
完成新特征的创建后，我们可以重新计算VIF值。随后，我们将删除VIF值超过设定阈值的特征。经过这一系列操作后，我们得到了VIF值较小的变量集。
现在，我们拥有了可用于解释的变量。对于分类任务的数据，虽然支持向量机（SVM）等模型本身不易解释，但我们仍可利用如排列特征重要性等方法来辅助解读。排列特征重要性通过观察改变特征值后模型误差的变化来衡量特征的重要性。
利用scikit-learn库中的相关函数，我们可以计算特性的重要性，并根据结果创建箱线图来直观地展示特性的重要性。例如，“HumanityDiff”特性对最终结果做出了巨大贡献，紧随其后的是降雨特性等其他重要因素。