最佳子集aic选择_AutoML的起源：最佳子集选择

最佳子集aic选择

As there is a lot of buzz about AutoML, I decided to write about the original AutoML; step-wise regression and best subset selection. Then I decided to ignore step-wise regression because it is bad and should probably stop being taught. That leaves best subset selection to discuss.

由于有关AutoML的话题很多，因此我决定写有关原始AutoML的文章。逐步回归和最佳子集选择。然后我决定忽略逐步回归，因为它很糟糕，应该停止讲授。剩下的最佳子集选择需要讨论。

The idea behind best subset selection is choose the “best” subset of variables to include in a model, looking at groups of variables together as opposed to step-wise regression which compares them one at a time. We determine which set of variables are “best” by assessing which sub-model fits the data best while penalizing for the number of independent variables in the model to avoid over-fitting. There are multiple metrics for assessing how well a model fits: adjusted

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