Specificarea modelului

Funcția stepAIC() returnează un model redus, așa cum ai văzut în videoclipul anterior. Acum vei aplica această metodă pe setul de date defaultData.

Setul de date pregătit este disponibil în mediul tău de lucru. În plus, pachetul MASS este încărcat, iar modelul logit construit anterior, logitModelFull, este deja definit. Reține că am redus dimensiunea setului de date, deoarece selecția pas cu pas a modelului poate dura mult timp în cazul seturilor de date mai mari și al modelelor mai complexe.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcția stepAIC(). Setează trace = 0, pentru a nu afișa rezultatul întregului proces de selecție a modelului. Salvează rezultatul în obiectul logitModelNew.
Apoi, folosește funcția summary() pentru a examina logitModelNew. Poți ignora mesajul de avertizare în acest caz. Verifică ce s-a schimbat și încearcă să înțelegi rezultatele.
Formula este salvată într-un obiect, astfel încât să nu fie nevoie să reintroduci întreaga ecuație atunci când vrei să o folosești mai târziu.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

library(MASS)
# The old (full) model
logitModelFull <- glm(PaymentDefault ~ limitBal + sex + education + marriage +
                   age + pay1 + pay2 + pay3 + pay4 + pay5 + pay6 + billAmt1 + 
                   billAmt2 + billAmt3 + billAmt4 + billAmt5 + billAmt6 + payAmt1 + 
                   payAmt2 + payAmt3 + payAmt4 + payAmt5 + payAmt6, 
                 family = binomial, defaultData)

#Build the new model
logitModelNew <- stepAIC(___,___) 

#Look at the model
summary(logitModelNew) 

# Save the formula of the new model (it will be needed for the out-of-sample part) 
formulaLogit <- as.formula(summary(logitModelNew)$call)
formulaLogit

Editează și rulează codul