前方選択：前方選択は、モデルに機能がない状態から開始する反復法です。各反復では、新しい変数を追加してもモデルのパフォーマンスが向上しなくなるまで、モデルを最もよく改善する機能を追加し続けます。

また、段階的選択はどのように機能しますか？名前のステップワイズ回帰が示すように、この手順では段階的に変数を選択します。この手順では、変数の統計的有意性を使用して、独立変数を一度に1つずつ追加または削除します。段階的に、最上位の変数を追加するか、最下位の変数を削除します。

続いて、フォワードステップワイズ回帰とは何ですか？

ステップワイズ回帰は、変数が追加された各ステップの後に、モデル内のすべての候補変数が、指定された許容レベルを下回って有意性が低下したかどうかを確認するための前方選択の変更です。重要でない変数が見つかった場合、その変数はモデルから削除されます。

ステップワイズ回帰が悪いのはなぜですか？

この問題に直接対処するには、ステップワイズ回帰の背後にある動機は、潜在的な予測子がたくさんあるが、意味のある方法でそれらの係数を推定するのに十分なデータがないことです。ステップワイズ回帰の問題は、任意のステップで、モデルが制約のない最小二乗法を使用して近似されることです。