R：在插入符号模型上使用rms :: fastbw进行向后特征选择时出错

Question

我想使用fastbw包中的功能rms执行向后功能选择。我使用以下示例数据集PimaIndiansDiabetes：

library(mlbench)
data(PimaIndiansDiabetes)

library(caret)
trControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                          repeats = 3,
                          classProbs = TRUE,
                          number = 10, 
                          savePredictions = TRUE,
                          summaryFunction = twoClassSummary)

caret_model <- train(diabetes~., 
                     data=PimaIndiansDiabetes, 
                     method="glm", 
                     trControl=trControl)

library(rms)
reduced_model <- fastbw(caret_model$finalModel)

这给我一个错误：

fastbw（caret_model $ finalModel）中的错误：适合没有设计信息

我可以知道这意味着什么以及如何解决吗？

Answer 1

您可能被卡住了。 fastbw()仅适用于rms中的模型，即?fastbw说：

fit：定义为“ Varcov（fit）”的对象（例如，来自“ ols”，‘lrm’，‘cph’，‘psm’，‘glmD’）

我尝试过适合method="lrm"（lrm是rms的逻辑回归工具），但得到

错误：模型lrm不在插入符号的内置库中

我认为您将不得不找到另一种进行逐步回归的方法，例如请参阅this question：即先使用library(MASS)，然后使用method="glmStepAIC"（在caret内）或stepAIC（从头开始）。

对我来说，为什么要训练模型并进行逐步回归... [这不是很明显...