로지스틱 회귀모형 변수선택

이번 포스팅에서는 로지스틱 회귀모형의 변수선택하는 방법에 대하여 알아보겠다. 로지스틱 회귀모형은 선형회귀모형과 마찬가지로 best subset selection과 stepwise selection, lasso 모형을 이용하여 변수선택을 진행할 수 있다.

다만 모형의 차이로 인하여 사용할 수 있는 평가 측도에 차이가 있으며 이것은 포스팅을 진행하면서 알아보도록 하자. 이번에 사용할 데이터는 carData패키지의 Mroz라는 데이터이다.

미국 753명 여성의 직업 참여율에 대한 자료이며 관찰값은 753개, 변수의 개수는 8개이며 반응변수는 lfp이다. lfp: 직업 유무를 나타내는 요인 k5: 5세 이하의 자녀의 수 k618: 6세에서 18세 사이의 자녀의 수 age: 여성의 나이 wc: 여성의 대학과정 등록 여부 hc: 남편의 대학과정 등록여부 lwg: 여성의 기대 수입의 로그값 inc: 여성을 제외한 가구원의 총소득 먼저 best subset selection 방식으로 변수선택을 진...