[ステップワイズ]ツールは線形、ロジスティック、およびその他の従来の回帰モデルの潜在的な予測変数のより大きなセットから、モデルに含めるための「最高の」予測変数を決定します。
ステップワイズ回帰の実装には、2つの基本的なアプローチが使用されます。 最初のアプローチ(後方選択として知られる)には、ターゲット変数に影響を与える可能性があるとみなされるすべての変数を含むモデルの使用が含まれ、その後、モデルに含まれる変数の数を調整する適合測定の良いところに基づいて、元のモデルからもっとも重要でない変数が削除されます。 その後の後方ステップで他の変数が削除されるこのプロセスは、調整された適合指標がそれ以上改善されなくなるまで継続されます。 第2の基本的アプローチ(前方変数選択として知られている)は、定数のみを含むモデルから始まり、そのモデルに調整された適合測定の最大の改善をもたらす一連の潜在変数のうちの1つの変数を追加します。 このプロセスは、一連の付加的前方ステップを使用して付加的変数を追加するために繰り返されます。これは、調整された適合測定にそれ以上の改善がない場合に終了します。 後方変数選択のベースでは、削除された変数は決して後続のステップで再入力されませんが、前方選択では変数はそれが追加された後のステップでは決して削除されません。 ハイブリッドアプローチは大きい「最大の」)初期モデルおよび第1の後方ステップで始まりますが、その後の各ステップで前(方および後方移動の両方が評価されます。
Alteryx Rベースのステップワイズ回帰ツールは、後方変数選択と後方および前方変数の混合選択の両方を使用します。 ツールを使用するには、まず問題と思われる変数をすべて含む「最大」回帰モデルを作成し、ステップワイズ回帰ツールを使用し、調整された適合測定に基づきこれらの変数のどれを削除するかを決定します。 2つの異なる調整された適合測定の選択肢、すなわち、赤池情報基準**(またはAIC)およびベイズ情報基準***(またはBIC)がユーザに提供されます。 これらの2つの指標は互いに似ていますが、BICはモデルに含まれる変数の数に大きなペナルティを与え、一般にAICを使用する場合よりも変数の少ない最終モデルになります。
このツールでは、入力データが通常のAlteryxデータストリームからのものであれば、適用可能なオープンソースR関数がモデル推定に使用されます。 入力が XDF出力ツール または XDF入力ツールからもたらされる場合、適切なRevo ScaleR関数がモデル推定に使用されます。 Revo ScaleRベースの関数を使用する利点は、大量の(メモリ不足の)データセットを解析することができるが、オープンソースのR関数で利用可能なモデル診断出力の一部を作成できないということです。
このツールはRプログラミング言語を使用します。 オプション > 予測ツールをダウンロードの順にポイントして、RとRツールが使用するパッケージをインストールします。
「最大」モデルの作成に使用されるポアソン回帰、線形回帰またはロジスティック回帰ツールからの出力ストリーム。 ストリームは、ツールのいずれかの側に入力できます。
「最大」モデルの作成に使用される同じAlteryxデータストリームまたはXDFメタデータストリーム。 ストリームは、ツールのいずれかの側に入力できます。
新しいモデルの名前 これは、選択された検索方向と選択基準に基づいてステップワイズ変数選択を使用して検出された最良のモデルです。 モデル名は文字で始まり、文字、数字、および特殊文字ピリオド( ".")とアンダースコア( "_")を含む必要があります。 他の特殊文字(スペースなど)は使用できません。また、Rは大文字と小文字を区別します。
検索方向: 検索方向が後方ステップと前方ステップの両方を含むかどうか(メソッドは後方ステップから始まる)、または後方ステップのみが使用されます。
調整された適合測定: 異なるモデルを比較し、最高のモデルを選択するために使用された基準。 提供される選択肢は、赤池情報基準(AIC)またはベイズ情報基準(BIC)です。
グラフの解像度: 1インチあたりのドット数でグラフの解像度を選択します。 1x(96dpi); 2x(192dpi);または3x(288 dpi)。 解像度を低くするとファイルサイズが小さくなり、モニタでの表示に最適です。 解像度が高いほど、向上した印刷品質のより大きなファイルを作成できます。
O出力: モデル名とオブジェクトのサイズを持つ順番に並んだモデルのテーブルで構成されます。
R出力: ステップワイズツールで生成されたレポートスニペットで構成されます。 統計的要約、逸脱またはANOVA検定のタイプII分析、および基本的な診断プロット。 データ入力が[XDF出力]または[XDF入力]ツールからもたらされたものである場合、逸脱またはANOVAテーブルのタイプII分析および基本診断プロットは生成されません。
*https://en.wikipedia.org/wiki/Stepwise_regression
**https://en.wikipedia.org/wiki/Akaike_information_criterion
***https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_information_criterion
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