在多元線性回歸中，并不是所用特征越多越好；選擇少量、合適的特征既可以避免過擬合，也可以增加模型解釋度。這里介紹3種方法來選擇特征：最優(yōu)子集選擇、向前或向后逐步選擇、交叉驗(yàn)證法。

最優(yōu)子集選擇

這種方法的思想很簡(jiǎn)單，就是把所有的特征組合都嘗試建模一遍，然后選擇最優(yōu)的模型?；救缦拢?/p>

  • 對(duì)于p個(gè)特征，從k=1到k=p——

  • 從p個(gè)特征中任意選擇k個(gè)，建立C(p,k)個(gè)模型，選擇最優(yōu)的一個(gè)（RSS最小或R2最大）；

  • 從p個(gè)最優(yōu)模型中選擇一個(gè)最優(yōu)模型（交叉驗(yàn)證誤差、Cp、BIC、Adjusted R2等指標(biāo)）。

這種方法優(yōu)勢(shì)很明顯：所有各種可能的情況都嘗遍了，最后選擇的一定是最優(yōu)；劣勢(shì)一樣很明顯：當(dāng)p越大時(shí)，計(jì)算量也會(huì)越發(fā)明顯地增大（2^p）。因此這種方法只適用于p較小的情況。

以下為R中