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

Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異，但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件，您將需要指定要返回哪些組件。

用法

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

參數

x

由 leaps::regsubsets() 創建的 regsubsets 對象。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

也可以看看

tidy() , leaps::regsubsets()

值

帶有列的 tibble::tibble()：

r.squared: R 平方統計量，或模型解釋的變異百分比。
adj.r.squared: 調整後的 R 平方統計量
BIC: 組件的貝葉斯信息準則。
mallows_cp: Mallow 的 Cp 統計量。

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>

源代碼：R/leaps-tidiers.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) regsubsets object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。