在评估共线性 - 相关性或 VIF 时，您会选择什么？

假设您运行 pairplots 并计算解释变量对之间的 Pearson 相关系数。其中两个的相关系数在 0.8 左右，相当高。这表明在同一个回归模型中包含两个变量可能不是一个好主意。但是说你无论如何都要包括它们。然后从包中运行vif命令。car方差膨胀因子 (VIF) 均低于阈值（例如 3）。这表明没有问题的共线性。

你会说：

1) 如果 VIF 较低，无论高相关性如何，两者都可以包含在模型中？

或者

2) 高相关性意味着一个变量应该在开始时立即删除，而不管 VIF 是什么？

（这与任何特定的数据或模型无关，因此没有提供具体的数据示例，但我过去曾经历过。我知道有与这个问题相关的线程，但我没有找到我的具体的实际答案问题。）