无限 AIC 是什么意思,可以做些什么呢?

机器算法验证 r 回归 aic 逐步回归
2022-04-08 18:51:20

我有一个关于执行逐步回归的问题。我意识到使用逐步方法存在问题,但我有大约 30 个左右的预测器并且已经构建了一个lm对象。

m1 <- lm(LEADSforester ~ . , data=dat)
m2 <- lm(LEADSforester ~ 1 , data=dat)
step(m1, m2, direction = "backward")

但是,当我运行以下代码行时,我收到一条错误消息。

backBIC <- step(m1, direction="backward", data=dat)

Error in step(m1, direction = "backward") : 
  AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed

当我运行以下命令时会出现同样的问题:

m1 = lm(LEADS ~ ED + Fa + Pu + New + Gr + Vol + Dur + Boun + Visit + views + Nw + 
                Uniq + sits, data=dat)
step(m1, direction="backward")

Error in step(m1, direction = "backward") : 
  AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed

我究竟做错了什么?

1个回答

为什么不使用 Forward 特征选择?

min.model <- lm(y ~ 1, data=dat)
fwd.model <- step(min.model, direction = "forward", scope = (~ x1 + x2 + ... xn))

这样,模型只会添加预测变量,直到可以为止。