corr_x = np.asarray(corr_x)
if not is_corr:
    corr = np.corrcoef(corr_x, rowvar=0, bias=True)
else:
    corr = corr_x
eye = np.eye(corr.shape[1])
res = []
for k in pen_factors:
    minv = np.linalg.inv(corr + k * eye)
vif = minv.dot(corr).dot(minv)
res.append(np.diag(vif))
return np.asarray(res)
Коэффициент инфляции дисперсии в регрессии гребня в питоне