本文介绍了在 R 中使用插入符号逐步回归的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我在 R 中使用了 Leaps 包来执行向前和向后的特征消除.但是，我希望自动执行交叉验证和预测操作.因此，如何在插入符号中使用向前/向后选择?
I have used leaps package in R to perform forward and backward feature elimination. However, I want automate the cross validation and prediction operations. Therefore, how can I use forward/backward selection in caret?
在leaps包中你可以这样做
in leaps package you could do it this way
forward <- regsubsets(x ~ ., data, nvmax = 20,
method = "forward")
推荐答案
您应该能够在 caret::train() 中使用 method=glmStepAIC 运行逐步回归> 来自 MASS 包.有关详细信息，请参阅 caret 文档网站上的 caret 支持的模型列表.
You should be able to run a stepwise regression in caret::train() with method=glmStepAIC from the MASS package. For details, see the list of models supported by caret on the caret documentation website.
可以在 上访问此模型的插入符号测试用例插入符号 GitHub 存储库.
这篇关于在 R 中使用插入符号逐步回归的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！