我尝试使用37个变量和5427个观测值（分类和数值）对数据集进行逐步选择。当我在模型中包含所有变量时，它会失败，但是当我将其分为两个模型时，它们会起作用。例如，如果将第二个模型中的变量添加到第一个模型中，则会发生错误，但是如果将它们与第一个模型分开，则对两个模型都适用。不会丢失，数据集中也不会无限。
代码是：
# Fit to forward stepwise
fit.fwd <- regsubsets(rent~sqft+pre_countertops+smarthome_tech+elevators+rooftop_amenities
+comm_WiFi+sec_comm_access+recyc_prog+surf_pkg+struc_pkg+garage+add_storage
+add_storage_loc+pool+clubhouse_lounge+grills+status+rev_mgmt+year+class
+ValuePerSqft+nearby_rests+nearby_sups+nearby_sch+nearby_coffee+nearby_bus
+bal+wd+app+floor+pack+type, data = unit4, method = 'forward')
fit.fwd.1 <- regsubsets(rent~type+bal+app+pack+class+year+sqft+rev_mgmt+status, data = unit4, method = 'forward')
错误消息是：
'jumps.setup（x，y，wt = wt，nbest = nbest，nvmax = nvmax，force.in = force.in，：NA / NaN / Inf在外部函数调用（arg 3）中的错误''< / p>