모형 적합 플랫폼의 단계별 분석법을 사용하면 단계별 회귀 모형을 적합시키고, 회귀변수 집합에 대해 가능한 모든 모형을 탐색하고, 모형 평균화를 수행할 수 있습니다.
단계별 회귀는 회귀 모형에 대한 효과의 부분집합을 선택하기 위한 방법입니다. 이 방법은 다음과 같은 상황에서 유용하게 사용됩니다.
• 모형에 대한 항 선택을 설명하는 이론이 거의 없는 경우
• 적합도가 높은 예측 변수를 대화식으로 탐색하려는 경우
• 불필요한 항을 추정함으로써 발생하는 분산을 줄여 모형의 예측 성능을 향상시키려는 경우
범주형 예측 변수에 대해 다음을 수행할 수 있습니다.
• 연관된 항이 모형에 추가되는 방식을 결정하기 위해 여러 규칙 중에서 선택합니다.
• 효과 유전성을 적용합니다.