R语言中如何进行逻辑回归的特征选择？

我对R语言中如何进行逻辑回归的特征选择有些疑惑。我已经使用了逻辑回归模型进行建模，并拥有一个包含大量变量的数据集，但是我希望仅选择那些最有利于向模型提供有效预测的变量。请问，在R语言中，有哪些方法可以实现这个目标呢？是否有任何R包或函数能够帮助我完成变量选择？感谢您提供相关帮助！

提问时间：2023-05-31 02:12:48 编辑时间：2023-05-31 02:12:50 提问者： 默默
  • 雨夜迷情
    1

    在R语言中进行逻辑回归的特征选择，你可以使用以下方法：

    1. 方差膨胀因子(VIF)：通过计算每个自变量的VIF，从而排除高度相关的变量。

    2. 递归特征消除(RFE)：通过使用逐步删除特征的算法，将变量数量压缩到最小，同时维持良好的预测结果。

    3. LASSO：通过加入L1正则化来减少变量数量，同时通过交叉验证选择惩罚力度。

    在R语言中，有多个包可以帮助你进行特征选择，比如caret、glmnet等。你可以根据自己的数据集和需要选择适合的包和方法。

    回答时间：2023-05-31 02:12:54
相关标签

R语言 逻辑回归 特征选择 标签