R help es - Sep 2010 - "Step" para modelos lineales usando medidas de error alternativas a AIC

Hola, ¿qué tal?

Recientemente, enfrentándome a un problema de minería de datos (*),
eché de menos una característica de R (que tal vez exista y de ahí mi
pregunta en la lista).

Quería plantear un modelo lineal con muchas variables de entrada y
utilizar alguna de las variantes de "step" para descartar la mayor
parte de las presumiblemente menos informativas.

_step_ utiliza AIC como criterio de parada. Sin embargo, a mí me
interesaba más poder detener la búsqueda de nuevas variables en
función de criterios alternativos basados en los datos mismos: por
ejemplo, la minimización del error cuadrático (o absoluto) medio sobre
un conjunto de control.

¿Existe algo así ya implementado en R?

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com


(*) No sin cierta dosis de oportunismo, aprovecho la ocasión para dar
a conocer las circunstancias del problema (una competición) y mi
resultado en ella:

http://www.datanalytics.com/blog/2010/09/08/datanalytics-segunda-posicion-en-la-competicion-internacional-de-mineria-de-datos/

Buenos dias Carlos,

Dale una mirada a

require(MuMIn)
?dredge

y su primer ejemplo. Sin embargo, aunque no es tan "simple" como
step() pues
no hace el trabajo de manera automatica, te ofrece la posibilidad de evaluar
varios criterios y seleccionar el "mejor" basado en uno o varios de
ellos.

Otra opcion es

require(leaps)
?leaps

Felicitaciones por los resultados en la competencia!

Saludos,
Jorge Ivan Velez


2010/9/9 Carlos J. Gil Bellosta <>
> Hola, ¿qué tal?
>
> Recientemente, enfrentándome a un problema de minería de datos (*),
> eché de menos una característica de R (que tal vez exista y de ahí mi
> pregunta en la lista).
>
> Quería plantear un modelo lineal con muchas variables de entrada y
> utilizar alguna de las variantes de "step" para descartar la
mayor
> parte de las presumiblemente menos informativas.
>
> _step_ utiliza AIC como criterio de parada. Sin embargo, a mí me
> interesaba más poder detener la búsqueda de nuevas variables en
> función de criterios alternativos basados en los datos mismos: por
> ejemplo, la minimización del error cuadrático (o absoluto) medio sobre
> un conjunto de control.
>
> ¿Existe algo así ya implementado en R?
>
> Un saludo,
>
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanalytics.com
>
>
> (*) No sin cierta dosis de oportunismo, aprovecho la ocasión para dar
> a conocer las circunstancias del problema (una competición) y mi
> resultado en ella:
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http://www.datanalytics.com/blog/2010/09/08/datanalytics-segunda-posicion-en-la-competicion-internacional-de-mineria-de-datos/
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