R语言代写特征选择——逐步回归模型分析案例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5453 变量选择方法 所有可能的回归 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) ols_all_subset(model ...
原文：多元线性回归模型的特征选择：全子集回归、逐步回归、交叉验证
在多元线性回归中，并不是所用特征越多越好 选择少量 合适的特征既可以避免过拟合，也可以增加模型解释度。这里介绍 种方法来选择特征：最优子集选择 向前或向后逐步选择 交叉验证法。 最优子集选择 这种方法的思想很简单，就是把所有的特征组合都尝试建模一遍，然后选择最优的模型。基本如下： 对于p个特征，从k 到k p 从p个特征中任意选择k个，建立C p,k 个模型，选择最优的一个 RSS最小或R 最大 ...
2017-07-14 09:37 1 11859 推荐指数：
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