段階的可変プロセスから有意な変数を引き出し、データテーブルに含める

Question

ステップバイステップの変数選択プロセスから重要な変数を見つけ出し、データ抽出のためのデータテーブルに含める必要があります。

iris$area <- iris$Petal.Length * iris$Petal.Width 
iris <- data.table(iris) 
mydata <- iris[Species %in% "virginica", list(Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,area)] 

fit <- lm(area~., data=mydata) 
satis.step <- step(fit, direction="both") 

datanew <- iris[Species %in% "virginica", list(Species, satis.step)] 

    Output: 
(Let's assume step wise regression selects Sepal.Length and Sepal.Width so it has the values for the those two predictors) 

datanew <- iris[Species %in% "virginica", list(Species, Sepal.Length,Sepal.Width)] 

これをR環境で設定することは困難です。どんな助けもありがとうございます。

ありがとうございます。

Answer 1

私はこれがうまくいくと思います。

datanew <- data[union(c(YEAR, RANGE, ID, COUNTY, LR), 
         attr(satis.step$formula, "term.labels"))] 

の作業例：

m1 = lm(Sepal.Length ~ ., data = iris) 
m2 = step(m1) 
attr(m2$formula, "term.labels") 
# [1] "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species" 

unionは、任意の重複の世話をする必要があります。