我有这个线性回归问题，它有大约500-600个自变量。对于使用R的模型进行变量选择的最佳方法是什么。我目前正尝试使用＆＃39; Olssr＆＃39;进行逐步回归。在R中打包，但不断收到此错误：
>ols_all_subset(mylogit)
Error in matrix(r, nrow = len.r, ncol = count) :
invalid 'ncol' value (too large or NA)
In addition: Warning message:
In combn(n, r[i]) : NAs introduced by coercion to integer range
答案 0 :(得分：0)
根据olsrr文档，ols_all_subset
适合所有回归涉及一个回归量，两个回归量，三个回归量，等等。它测试了这组潜在自变量的所有可能子集。
对于500-600个变量，有2 ^ 500＆gt; 10 ^ 150种可能的组合，这将花费太多时间。对于逐步变量选择，请使用ols_stepwise