私は満足している（線形）回帰モデルを持っています。ただし、予測変数のいくつかの変換を自動的に追加し、調整された R^2 に基づいて変換された変数を使用して最適なモデルを自動的に選択したいと考えています。
これを行うstepのに似た機能はありますか？組み込みのデータセットleapを使用した例を次に示します。state.x77
st = as.data.frame(state.x77)
names(st)[c(4,6)] <- c("Life.Exp","HS.Grad")
fm = lm(formula = Life.Exp ~ Murder + HS.Grad + Frost, data = st)
transformations = list(function(x) sqrt(x), function(x) log(x))
fmここで、モデル内の予測子のすべての変換を段階的に検討し、最適なモデルを選択したいと思います。たとえば、最初のインタラクションでは、比較します
fm_sqrt_1 = lm(formula = Life.Exp ~ sqrt(Murder) + HS.Grad + Frost, data = st)
to fm_log_1 = lm(formula = Life.Exp ~ log(Murder) + HS.Grad + Frost, data = st) to fm_sqrt_2 = lm(formula = Life.Exp ~ Murder + sqrt(HS.Grad) + Frost, data = st) to fm_log_2 = lm(formula = Life.Exp ~ Murder + log(HS.Grad) + Frost, data = st) to ...
これらの中から最適なモデルを選択し、反復 2 で同じことを繰り返します。