<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o regsubsets()<\/strong> do pacote Leaps<\/strong> em R para encontrar o subconjunto de vari\u00e1veis preditoras que produz o melhor modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados mtcars<\/a> integrado ao R, que cont\u00e9m medi\u00e7\u00f5es de 11 atributos diferentes para 32 carros diferentes.<\/span><\/p>\n Suponha que queiramos ajustar um modelo de regress\u00e3o usando hp<\/strong> como vari\u00e1vel de resposta e as seguintes vari\u00e1veis preditoras potenciais:<\/span><\/p>\n Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o regsubsets()<\/strong> do pacote leaps<\/strong> para realizar uma pesquisa exaustiva para encontrar o melhor modelo de regress\u00e3o:<\/span><\/p>\n As estrelas ( *<\/strong> ) na parte inferior do resultado indicam quais vari\u00e1veis preditoras pertencem ao melhor modelo de regress\u00e3o para cada modelo poss\u00edvel com um n\u00famero diferente de vari\u00e1veis preditoras.<\/span><\/p>\n Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n Para um modelo com uma \u00fanica vari\u00e1vel preditora, o melhor modelo de regress\u00e3o \u00e9 produzido usando mpg<\/strong> como vari\u00e1vel preditora.<\/span><\/p>\n Para um modelo com duas vari\u00e1veis preditoras, o melhor modelo de regress\u00e3o \u00e9 produzido usando wt<\/b> e qsec<\/strong> como vari\u00e1veis preditoras.<\/span><\/p>\n Para um modelo com tr\u00eas vari\u00e1veis preditoras, o melhor modelo de regress\u00e3o \u00e9 produzido usando mpg<\/strong> , wt<\/b> e qsec<\/strong> como vari\u00e1veis preditoras.<\/span><\/p>\n Para um modelo com quatro vari\u00e1veis preditoras, o melhor modelo de regress\u00e3o \u00e9 produzido usando mpg<\/strong> , wt<\/b> , drat<\/strong> e qsec<\/strong> como vari\u00e1veis preditoras.<\/span><\/p>\n Observe que voc\u00ea tamb\u00e9m pode extrair as seguintes m\u00e9tricas para cada modelo:<\/span><\/span><\/p>\n Por exemplo, podemos usar a seguinte sintaxe para extrair o valor R-quadrado ajustado para cada um dos quatro melhores modelos:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n Esses valores nos d\u00e3o uma ideia de qu\u00e3o bem o conjunto de vari\u00e1veis preditoras previu o valor da vari\u00e1vel resposta, ajustado com base no n\u00famero de vari\u00e1veis preditoras no modelo.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla em R<\/a> Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o regsubsets() do pacote Leaps em R para encontrar o subconjunto de vari\u00e1veis preditoras que produz o melhor modelo de regress\u00e3o. O exemplo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica. Exemplo: Usando regsubsets() para sele\u00e7\u00e3o de modelo em R Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados mtcars integrado […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4491","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: Usando regsubsets() para sele\u00e7\u00e3o de modelo em R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#view first six rows of mtcars dataset<\/strong><\/span>\nhead(mtcars)\n\n mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\nMazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\nMazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\nDatsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\nHornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\nHornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\nValiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1\n<\/strong><\/pre>\n\n
library<\/span> (leaps)\n\n#find best regression model\n<\/span>bestSubsets <- regsubsets(hp ~ mpg + wt + drat + qsec, data=mtcars)\n\n#view results\n<\/span>summary(bestSubsets)\n\nSubset selection object\nCall: regsubsets.formula(hp ~ mpg + wt + drat + qsec, data = mtcars)\n4 Variables (and intercept)\n Forced in Forced out\nmpg FALSE FALSE\nwt FALSE FALSE\ndrat FALSE FALSE\nqsec FALSE FALSE\n1 subsets of each size up to 4\nSelection Algorithm: exhaustive\n mpg wt drat qsec\n1 ( 1 ) \"*\" \" \" \" \" \" \" \n2 (1) \" \" \"*\" \" \" \"*\" \n3 ( 1 ) \u201c*\u201d \u201c*\u201d \u201c \u201c \u201c*\u201d \n4 ( 1 ) \u201c*\u201d \u201c*\u201d \u201c*\u201d \u201c*\u201d<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
#view adjusted R-squared value of each model<\/span>\nsummary(bestSubsets)$adjr2\n\n[1] 0.5891853 0.7828169 0.7858829 0.7787005\n<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como realizar regress\u00e3o por partes em R<\/a>
Como realizar regress\u00e3o spline em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"