1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Học có giám sát trong R: Phân loại
Connected

Bài tập

Xây dựng mô hình hồi quy stepwise

Khi thiếu hiểu biết chuyên môn theo lĩnh vực, hồi quy stepwise có thể giúp bạn tìm ra các biến dự báo quan trọng nhất cho kết quả quan tâm.

Trong bài tập này, bạn sẽ dùng cách tiếp cận stepwise tiến (forward) để thêm các biến dự báo vào mô hình từng biến một cho đến khi không còn thấy lợi ích bổ sung. Bộ dữ liệu donors đã được nạp sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng giao diện công thức của R với glm() để chỉ định mô hình cơ sở không có biến dự báo. Đặt biến giải thích bằng 1.
  • Tiếp tục dùng giao diện công thức của R với glm() để chỉ định mô hình với tất cả biến dự báo.
  • Áp dụng step() lên các mô hình này để thực hiện hồi quy stepwise tiến. Đặt đối số thứ nhất là null_model và đặt direction = "forward". Bước này có thể mất một lúc (tới 10 hoặc 15 giây) vì máy tính phải ước lượng khá nhiều mô hình khác nhau để chọn biến theo stepwise.
  • Tạo một vector xác suất dự đoán bằng hàm predict().
  • Vẽ đường cong ROC với roc() và plot() và tính AUC của mô hình stepwise bằng auc().