您可以使用任何用于普通回归的方法。因变量与多重共线性问题无关，因此使用逻辑回归或正则回归或其他什么都没关系。

您也可以参考条件索引。大于 30 的值表示在大多数情况下存在近似依赖关系。然后，您可以通过相关矩阵或 durbin watson 检验。

您可以构建一个相关矩阵并寻找高值。如前所述，另一种选择确实是 VIF 值。两者都是相当随意的，并且依赖于经验法则。例如，相关性“危险”的阈值是多少？您可以尝试对相关变量使用因子得分，并检查您的结果（估计）是否对此问题稳健/敏感。祝你好运！

检查相关矩阵是有帮助的，但它不是一个充分的检查，因为当变量放在一起时可能是相关的，但不是成对的。我建议使用加权回归检查回归中的公差或方差膨胀因子诊断，其中权重设置为等于 phat x (1-phat)，其中 phat 是从逻辑回归模型中获得的预测值与相同的变量拟合。