ステップワイズ法は、UIの方ではサポートされていませんが、ノート内にてRスクリプトを書くことで可能です。
レポートのプラスボタンから新規でノートを作成します。
ノート左上のプラスボタンから「Rスクリプト」を選択します。
Rスクリプトには以下のように指定します。
library(MASS) # stepAIC関数のため
# データセットの読み込み
data(従業員)
# 最大モデル（全変数を含むモデル）の定義
full.model <- lm(給料 ~ ., data = 従業員)
# 最小モデル（インターセプトのみのモデル）の定義
null.model <- lm(給料 ~ 1, data = 従業員)
# ステップワイズ法によるモデル選択（前向き選択、後退削除、両方向選択が可能）
# direction = "both" は両方向選択（前向き選択と後退削除の組み合わせ）
step.model <- stepAIC(null.model, scope = list(lower = null.model, upper = full.model), direction = "both")
# 最適なモデルの要約
summary(step.model)
上記の場合は、「従業員」がデータフレーム名を、「給料」が目的とする変数を表しているため、この2つを変更してください。
プレビューを押すことで、AICが最小の最適な変数が上記に表示されています。
今回の結果としては、職位、職種、勤続年数、教育分野の4つの変数を使うのが最適であるとわかります。
