단계적 회귀 모형 만들기

주제 영역에 대한 전문 지식이 부족할 때, stepwise regression은 관심 있는 결과를 예측하는 데 가장 중요한 예측 변수를 찾는 데 도움을 줄 수 있어요.

이번 연습에서는 순방향 단계적 접근을 사용해 예측 변수를 하나씩 모형에 추가하고, 더 이상 이득이 없을 때까지 진행할 거예요. donors 데이터셋은 미리 로드되어 있어요.

glm()과 R 수식 인터페이스를 사용해 예측 변수가 없는 기본 모형을 지정하세요. 설명 변수는 1로 설정하세요.
다시 glm()과 수식 인터페이스를 사용해 모든 예측 변수를 포함한 모형을 지정하세요.
이들 모형에 step()을 적용해 순방향 단계적 회귀를 수행하세요. 첫 번째 인수는 null_model로, direction = "forward"로 설정하세요. 단계적 선택을 위해 여러 모형을 적합해야 하므로, 컴퓨터 성능에 따라 최대 10~15초 정도 걸릴 수 있어요.
predict() 함수를 사용해 예측 확률 벡터를 만드세요.
roc()와 plot()으로 ROC 곡선을 그리고, auc()로 단계적 모형의 AUC를 계산하세요.