1.1.5　最优子集

当我们进行模型构建时，通常我们获取到的自变量并不全是有用的，这其中存在着与因变量不相关或者相关性极小的变量。针对这种情况，我们可以根据经验筛选对因变量影响较大的自变量。

然而，通常统计学工作者并不是临床领域的专家，对可能影响因变量的自变量并不了解，于是我们需要运用算法获得最接近真实模型的回归模型，如最优子集回归。

最优子集回归，即对p个自变量的所有可能组合分别使用回归进行拟合。总共存在2p个可用于建模的变量子集，根据残差平方和（RSS）与R2的改善情况，从中选择一个最优模型。