time-series - AICc を使用した TSLM による遅延予測子の選択

Question

時系列モデルに含める遅延予測変数を決定しようとしています。そこで、独立変数のラグ 3 までの TSLM を適合させました。

lag_models <- data_train %>% model(
    ts_lag_0 = TSLM(Y ~ X)
  , ts_lag_1 = TSLM(Y ~ X + lag_X_01)
  , ts_lag_2 = TSLM(Y ~ X + lag_X_01 + lag_X_02)
  , ts_lag_3 = TSLM(Y ~ X + lag_X_01 + lag_X_02 + lag_X_03)
 )

data_train には交差検証データが含まれています。

lag_models %>% glance()

上記のコードを実行すると、.id による遅延予測モデルによって AIC、AICc、BIC などを取得します。group_by()やsummary()を使わずにモデルだけでこれらのメトリクスをモデルごとに引き出せるかどうか疑問に思っています。

どうもありがとう。