在 R 中使用前向选择的逐步 AIC

Question

我正在尝试在 R 中使用逐步 AIC 进行前向变量选择，但我认为我没有得到想要的结果。具体来说，该函数应该从没有变量开始，然后不断添加变量并获取它们的 AIC 值。但是，当我运行时，我只得到所有变量的 AIC 值。我哪里错了？这是我的代码-


model.full <- lm(distance ~ ., data = FAA_unique_without_speed_air)
model.null<-lm(distance ~ 1,  data = FAA_unique_without_speed_air)
modAIC <- MASS::stepAIC(model.full,direction='forward', scope=model.full, k = 2)

输出-

Start:  AIC=9161.49
distance ~ aircraft + duration + no_pasg + speed_ground + height + 
    pitch

Answer 1

我认为最好明确使用 stepAIC 的参数，而不是使用默认值。尝试：

当你想向前选择时，提供空模型作为初始模型object。
在 scope.
中提供 both 上下搜索公式

例如，使用基础库中的 iris 数据框 datasets:

library(MASS)

model.full <- lm(Sepal.Width ~ ., data = iris)
model.null <- lm(Sepal.Width ~ 1, data = iris)

MASS::stepAIC(model.null, direction = "forward", scope = list(lower = model.null,
                                                              upper = model.full))

或者，如果您想使用默认值，那么您应该明确模型中包含的默认上层组件：

stepAIC(model.null, direction = "forward", scope = ~ Sepal.Length + Species + Petal.Length)

但是，正如@BenBolker 所提到的，您应该post 使用您的数据提供一个可重现的示例，以便我们确认。

在 R 中使用前向选择的逐步 AIC

Stepwise AIC using forward selection in R

regression

r

best-fit-curve

variable-selection