Question

我正在使用插入符号包和jumps包来获取要在线性回归中使用的变量数量。如何提取使用mdl $ bestTune变量数量的最低RMSE的模型？如果无法做到这一点，那么您会建议其他软件包中包含函数，以便允许逐步线性回归的loocv并实际上让我找到最终模型吗？

下面是可复制的代码。从中，我可以从mdl$bestTune看出变量的数量应为4（即使我希望为3）。看来我应该能够从summary(mdl$finalModel)的第三行中提取变量，但是我不确定在一般情况下（而不仅仅是在此示例中）如何执行此操作。

library(caret)
set.seed(101)
x <- matrix(rnorm(36*5), nrow=36)
colnames(x) <- paste0("V", 1:5)
y <- 0.2*x[,1] + 0.3*x[,3] + 0.5*x[,4] + rnorm(36) * .0001 
train.control <- trainControl(method="LOOCV")
mdl <- train(x=x, y=y, method="leapSeq", trControl = train.control, trace=FALSE)
coef(mdl$finalModel, as.double(mdl$bestTune))
mdl$bestTune
summary(mdl$finalModel)
mdl$results

这是我的问题后面的内容，以防您感兴趣。我有历史的每月收益数百个共同基金。每个基金的收益都是一个因变量，我希望根据少数（例如5个）因素对一组收益进行回归。对于每个基金，我都希望进行逐步回归。我预计这五个因素中只有1到3个对任何基金都是重要的。

Answer 1

您可以使用： coef(mdl$finalModel,unlist(mdl$bestTune))

如何从插入符号中的此模型中提取系数？

1 个答案: