SAS过程逻辑是否执行变量选择取决于具体的SAS过程和其参数设置。在SAS中,有一些过程会自动执行变量选择,而有些过程则需要手动指定变量选择的方法。
对于自动执行变量选择的过程,例如线性回归(PROC REG)和逻辑回归(PROC LOGISTIC),它们会根据一定的统计指标(如p值、AIC、BIC等)自动选择最佳的变量子集。这些过程会根据预设的阈值或统计准则,自动剔除对模型解释能力较弱的变量,从而提高模型的准确性和解释性。
而对于需要手动指定变量选择方法的过程,例如决策树(PROC HPDECISIONTREE)和随机森林(PROC HPSPLIT),需要在代码中明确指定变量选择的方法,例如基于信息增益、基尼系数或方差等指标进行变量选择。
总之,SAS过程逻辑是否执行变量选择取决于具体的过程和参数设置。在使用SAS进行数据分析时,可以根据具体的需求和分析目的选择合适的过程,并根据需要进行变量选择以优化模型效果。
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