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연습 문제

예측 변수 제거하기

아직 지연 쿠폰 효과는 제외하고 싶지 않아요. 회사는 향후 마케팅 의사결정을 개선하고 캠페인을 효과적으로 운영하려면 신뢰할 수 있는 모형이 필요합니다. 확실히 하기 위해, 추가 패키지 MASS에서 제공되는 stepAIC() 함수를 사용해 예측 변수의 후진 선택을 수행하세요.

stepAIC() 함수는 가능한 예측 변수 조합을 탐색해 AIC가 가장 낮은 모형을 찾습니다. direction = "backward" 인수는 extended.model에서 시작해 AIC를 낮추기 위해 항을 순차적으로 제거합니다. trace = FALSE 인수는 선택 과정이 실행되는 동안 출력되는 정보를 숨깁니다. 최소 AIC 값을 갖는 최종 모형은 summary() 함수로 요약합니다.

지침

100 XP
  • library() 함수를 사용해 추가 패키지 MASS를 로드하세요.
  • stepAIC() 함수를 사용해 extended.model 객체에 대해 예측 변수의 후진 제거를 수행하고, 결과를 final.model 객체에 할당하세요.
  • summary() 함수를 사용해 final.model 객체를 요약하세요.