RでAICを基準としたモデル選択を行う方法【R備忘録】

 

AIC(赤池情報量基準)は、モデルの良さを評価する際に非常に有用な指標です。本記事では、RのMuMInパッケージに含まれるdredge()関数を使用して、AICを基準にしたモデル選択を行う方法について解説します。

 

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1. dredge()関数とは?

dredge()関数は、さまざまなモデルを自動的に生成し、それぞれのモデルに対するAICを計算して最適なモデルを選択するための便利なツールです。これにより、手動で複数のモデルを比較する手間が省けます。

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2. 基本的な使い方

まず、必要なパッケージをインストールし、データセットを準備します。dredge()を用いるためには、MuMInパッケージがインストールされている必要があります。

# 必要なパッケージのインストールと読み込み
install.packages("MuMIn")
library(MuMIn)

#必要なオプションの設定 options(na.action = "na.fail") # データの準備 data(mtcars)
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3. モデルの作成とdredge()の適用

次に、基本的なモデルを作成し、それを基にdredge()を適用します。これにより、すべての可能なモデルを生成し、それらのAICを計算します。

# 基本モデルの作成
model <- lm(mpg ~ wt + hp + qsec + am, data = mtcars)

# dredge関数の適用
dredge_results <- dredge(model,rank = "AIC", fixed = NULL, m.lim = NULL,trace = TRUE)

# 結果の表示
print(dredge_results)

dredge()関数は、指定された変数のすべての組み合わせに対してモデルを生成し、それぞれのAICを計算します。print()で結果を確認することができ、AIC値が最も低いモデルが最適なモデルとされます。

 

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4. 最適モデルの抽出と詳細確認

最もAIC値が低いモデルを選択し、その詳細を確認する方法を以下に示します。

# AICが最小のモデルを抽出
best_model <- get.models(dredge_results, subset = 1)

# モデルの詳細
summary(best_model[[1]])

上記のコードでは、最適なモデルをget.models()を使って抽出し、そのモデルの詳細をsummary()関数で確認しています。

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まとめ

Rのdredge()関数を使えば、AICを基準にしたモデル選択を自動化でき、効率的に最適なモデルを見つけることが可能です。

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