R: ошибка при выборе обратного объекта с помощью rms :: fastbw на модели каретки

Question

Я хочу выполнить обратный выбор объектов, используя функцию fastbw из пакета rms. Я использую примерный набор данных PimaIndiansDiabetes, как показано ниже:

library(mlbench)
data(PimaIndiansDiabetes)

library(caret)
trControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                          repeats = 3,
                          classProbs = TRUE,
                          number = 10, 
                          savePredictions = TRUE,
                          summaryFunction = twoClassSummary)

caret_model <- train(diabetes~., 
                     data=PimaIndiansDiabetes, 
                     method="glm", 
                     trControl=trControl)

library(rms)
reduced_model <- fastbw(caret_model$finalModel)

Это дает мне ошибку:

Ошибка в fastbw (caret_model $ finalModel): fit не имеет информации о дизайне

Могу ли я узнать, что это значит и как решить?

Answer 1

Вы, вероятно, застряли. fastbw() работает только с моделями из rms, то есть ?fastbw говорит:

fit: подходит объект с определенным 'Varcov (fit)' (например, из 'ols', 'lrm', 'cph', 'psm', 'glmD')

Я попробовал подгонку с помощью method="lrm" (lrm - инструмент логистической регрессии rms), но получил

Ошибка: модель lrm отсутствует во встроенной библиотеке карета

Я думаю, вам придется искать другой способ пошаговой регрессии, например, см. thisвопрос : то есть, используя library(MASS), а затем method="glmStepAIC" (в пределах caret) или stepAIC (с нуля).

Для меня не очевидно, почему вы тренируете модель и затем пошаговая регрессия ...