为什么我的 X 变量在我为回归模型删除后继续显示？

Question

我的 x 变量在我删除它后重新出现在我的回归模型中时遇到问题，因为它具有更高的 VIF 和 p 值。我会删除变量，检查回归模型以确保它已被删除，检查 VIF 分数，然后继续删除其他变量。在我第二次检查回归模型后，我注意到我的第一个变量又回来了。我似乎不明白为什么会这样，以及代码是否有问题。我添加了我的代码和一些 ols 回归的图片以显示它被删除然后重新出现在第二个中。

代码1：

丢弃高度相关的变量和无关紧要的变量

 x = x_train.drop('Bandwidth_GB_Year', 1)

在删除变量后构建拟合模型

  x_train_lm = sm.add_constant(x)
 lr_2 = sm.OLS(y_train, x_train_lm).fit()

打印模型的摘要

   print(lr_2.summary())

代码2：

丢弃高度相关的变量和无关紧要的变量

   x = x_train.drop('Children', 1)

在删除变量后构建拟合模型

    x_train_lm = sm.add_constant(x)

打印模型的摘要

     lr_3 = sm.OLS(y_train, x_train_lm).fit()
      print(lr_3.summary())

我为回归模型删除了一个 x 变量，检查了 VIF，然后删除了一个额外的 x 变量，但是一旦我检查了模型，我删除的前一个变量又出现了。