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データセットには、252 個の観測値と 18 個の変数があります。10 番目ごとの観測値を含むテスト サンプルと、残りのデータを含むトレーニング サンプルが必要だったので、2 つの別個のデータセットを作成しました。

id <- seq(1, nrow(fat), by=10)
test  <- fat[id,]
train <-fat[id,]

brozekとを除くすべての予測子を使用して、線形回帰を実行できますdensity。

model2 <- lm(siri ~ .-brozek -density, train)

主成分回帰モデルを実行する必要があります

fatpca<-prcomp(fat[-id,]

ただし、これには変数brozekとが含まれますdensity。

これらの変数を除外して PCR モデルを作成するにはどうすればよいですか?

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いくつかの変数を削除するには、いくつかの選択肢があります。

trainsub <- subset(train,select=-c(brozek,density))

また

trainsub <- train[!colnames(train) %in% c("brozek","density"))

また

trainsub <- dplyr::select(train,-c(brozek,density))

prcompで数式インターフェイスを使用することもできます。

prcomp(~ . -brozek - density, data=train)
于 2012-11-19T20:16:33.753 に答える