快速实现回归模型指标筛选：全子集回归

快速实现回归模型指标筛选：全子集回归

在回归分析中，我们经常需要筛选出最重要的特征来构建模型。全子集回归是一种常用的方法，它通过尝试所有可能的特征组合来选择最佳的子集。本文将详细介绍如何使用R语言快速实现全子集回归，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含自变量（特征）和因变量（目标）的数据集。以下是一个示例数据集的代码：

# 创建示例数据集
set.seed(1)
n <- 100
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
x3 <- rnorm(n)
y <- 2*x1 + 3*x2 + 4*x3 + rnorm(n)

# 将数据集合并为一个数据框
data <- data.frame(x1, x2, x3, y)

接下来，我们将使用leaps包中的regsubsets函数执行全子集回归。该函数会计算所有可能的特征组合，并提供相应的回归模型结果。

# 加载leaps包
library(leaps)

# 执行全子集回归
reg <- regsubsets(y ~ ., data = data, nvmax = 3)

在上述代码中，y ~ .表示使用所有自变量进行回归，nvmax参数指定了特征组合的最大数量。在这个例子中，我们将最多选择3个特征。

接下来，我们可以使用summary