R broom tidy.regsubsets 整理 a(n) regsubsets 对象

Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for regsubsets
tidy(x, ...)

参数

x

由 leaps::regsubsets() 创建的 regsubsets 对象。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

也可以看看

tidy() , leaps::regsubsets()

值

带有列的 tibble::tibble()：

r.squared: R 平方统计量，或模型解释的变异百分比。
adj.r.squared: 调整后的 R 平方统计量
BIC: 组件的贝叶斯信息准则。
mallows_cp: Mallow 的 Cp 统计量。

例子


# load libraries for models and data
library(leaps)

# fit model
all_fits <- regsubsets(hp ~ ., mtcars)

# summarize model fit with tidiers
tidy(all_fits)
#> # A tibble: 8 × 15
#>   `(Intercept)` mpg   cyl   disp  drat  wt    qsec  vs    am    gear 
#>   <lgl>         <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl>
#> 1 TRUE          FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#> 2 TRUE          FALSE FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#> 3 TRUE          FALSE FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE
#> 4 TRUE          TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE
#> 5 TRUE          TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE FALSE
#> 6 TRUE          TRUE  TRUE  TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE FALSE
#> 7 TRUE          TRUE  TRUE  TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  TRUE  FALSE
#> 8 TRUE          TRUE  TRUE  TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  TRUE  TRUE 
#> # ℹ 5 more variables: carb <lgl>, r.squared <dbl>, adj.r.squared <dbl>,
#> #   BIC <dbl>, mallows_cp <dbl>

源代码：R/leaps-tidiers.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) regsubsets object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。