R构建逐步回归模型(Stepwise Regression)
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R构建逐步回归模型(Stepwise Regression)
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/140156706
逐步回归模型(Stepwise Regression)
逐步回归是一个预测变量筛选(特征选择)的过程,我们可以使用从一组(全部或者其中任意1个)预测变量建立一个回归模型,通过逐步地添加或者删除预测变量到模型中,直到没有统计上有效的特征可以进行添加或删除操作。
逐步回归的目标是建立一个回归模型,并且其中的所有预测变量都对因变量有显著影响。这种模型有助于避免过拟合,同时保持模型的解释能力。
前向法(Forward Stepwise Selection)
前向选择法从一个空模型开始,逐步添加变量。在每一步中,选择能够最大程度提高模型拟合度的变量添加到模型中,直到没有变量可以显著改善模型为止。
后向法(Backward Stepwise Selection)
后向选择法与前向选择法相反,它从包含所有变量的全模型开始,逐步删除变量。在每一步中,选择删除对模型影响最小的变量,直到所有剩余的变量都对模型有显著贡献。
双向法(Both-Direction Stepwise Selection)
双向选择法结合了前向选择和后向选择的优点。它从一个空模型开始,像前向选择一样添加变量,但在每一步中也会检查是否可以删除任何已添加的变量。这种方法更灵活,但计算量也更大。
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