R 我正在使用glmnet来解决多重共线性问题，为了得到最好的lambda，我想计算变量之间的VIF

我正在使用glmnet，为了获得最好的lambda，我想检查变量之间的VIF。有人能建议我如何做到这一点吗

下面是我要遵循的代码，fielddfm是包含自变量的数据框：

x<- model.matrix(depvar ~ ., fielddfm) [,-1]
y <- depvar
lambda <- 10^seq(10, -2, length = 100)
ridge.mod <- glmnet(x, y, alpha = 0, lambda = lambda)
predict(ridge.mod, s = 0, exact = T, type = 'coefficients')
cv.out <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0, nfolds = 3)
bestlam <- cv.out$lambda.min
ridge.pred <- predict(ridge.mod, s = bestlam, newx = x)
predict(ridge.mod, type = "coefficients", s = bestlam)'

x由于a）VIF是预测值的函数，而不是模型的函数；b）岭回归保持所有变量，而不考虑λ，因此可以从任意拟合的线性模型中获得VIF。例如：

vifs = car::vif(lm(y ~ ., data = X)) 

其中，
y
是您的响应，
X
是您的预测数据帧。请注意，结果与
y
中包含的值无关

然而，考虑到上述情况，这个问题首先是否有意义有点可疑…
请在您的问题中包含
dput（fielddfm）
的输出。