Подскажите, пожалуйста, возможны ли ступенчатые линейные модели независимой переменной "ols_step_both_p()" (R) с накоплением предикторов в количестве 58, 220 и 299, естественно с поправками Бонферони, которые также накапливаются? могут ли все промежуточные результаты быть проанализированы в статье или нет? или допускается публикация только результата одного этапа (любого)?
Не могу понять GridSearch (и тому подобное):
rf <- RFTrainer$new()
gst <-GridSearchCV$new(тренер = rf,
параметры = list(n_estimators = c(100),
max_depth = c(5,2,10)),
n_folds = 3,
оценка = c('точность','auc'))
данные("ДАННЫЕ1")
gst$fit(DATA1, "pc2")
Выпуск:
[1] "ввод сетки поиска"
[1] «Всего будет обучено 3 модели»
> gst[["тренер"]]
<РФТрейнер>
Общественный:
always_split: NULL
class_weights: NULL
классификация: 1
клон: функция (deep = FALSE)
критерий: джини
подгонка: функция (X, y)
get_importance: функция ()
важность: примесь
инициализировать: функция (n_estimators, max_depth, max_features, min_node_size,
max_depth: 10
max_features: 17
min_node_size: 1
n_estimators: 298
predict: функция (df)
семян: 42
многословно: ИСТИНА
Частный:
trained_model: рейнджер
Пожалуйста, помогите мне написать код для поиска модели линейной зависимости, выбрав из 297 предикторов (и, если возможно , еще 2 категориальных предиктора)
