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Régression stepwise

R2026a

Sélection de variables dans un modèle de régression linéaire avec la régression stepwise

La régression stepwise est une méthode de réduction de la dimensionnalité qui consiste à supprimer successivement les variables prédictives moins importantes selon un processus itératif automatique. Vous pouvez effectuer une telle régression avec ou sans l’objet LinearModel ou avec l’application Regression Learner.

Applications

Regression Learner

Train regression models to predict data using supervised machine learning

Fonctions

développer tout

Régression stepwise avec un objet `LinearModel`

`stepwiselm`	Perform stepwise regression
`fitlm`	Fit linear regression model
`addTerms`	Add terms to linear regression model
`removeTerms`	Remove terms from linear regression model
`step`	Improve linear regression model by adding or removing terms

Régression stepwise sans utiliser d’objet

`stepwise`	Interactive stepwise regression
`stepwisefit`	Fit linear regression model using stepwise regression

Objets

LinearModel Linear regression model

Rubriques

Stepwise Regression
In stepwise regression, predictors are automatically added to or trimmed from a model.
Linear Regression with Interaction Effects
Construct and analyze a linear regression model with interaction effects and interpret the results.
Wilkinson Notation
Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.