Line 31 sekilas sama dengan line 18, namun berbeda. Kali ini kita menggunakan dataset awal, karena ingin mencari model terbaik. Kita sudah tidak tertarik lagi membangun hubungan antara X_train dan y_train.
Line 33 kita membuang wilayah2 dari perbandingan model. Perhatikan bagaimana cara mengeluarkan wilayah2, yaitu dengan perintah factor(Wilayah, exclude = 2)
Line 35 sampai terakhir didapat bahwa variabel independen yang tersisa adalah R.D, sehingga hasilnya nampak sebagai berikut:
Fungsinya sama persis antara python dan R, sehingga Anda bisa memilih mana di antara keduanya yang paling nyaman.
Jika Anda merasa metode backward propagation terlalu melelahkan, karena harus satu demi satu kita mengeluarkan variabel independen yang tidak signifikan, maka saya siapkan script R di bawah ini yang secara otomatis menyaring variabel independen yang tidak signifikan tersebut. Sehingga hidup Anda terasa lebih mudah.
Sampai di sini kita bisa mengerti bahwa profit 50 perusahaan sangat ditentukan oleh biaya R&D nya, sehingga semakin banyak sebuah perusahaan berinvestasi di biaya pengembangan ini, maka semakin tinggi profitnya. Selian itu kita juga mengetahui bahwa biaya marketing, administrasi dan jenis wilayah tidak berdampak signifikan terhadap profit perusahaan.
Apakah hasil ini valid (sesuai) bagi semua perusahaan (perusahaan lain di luar 50 perusahaan ini)? Tentu saja tidak, karena model ini dibangun berdasarkan data 50 perusahaan yang kita miliki. Tapi setidaknya hasil dari model regresi ini bisa menjadi senjata untuk membuat strategi tentang bagaimana cara meningkatkan profit ke depannya.
Saya harap Anda bisa membuat model multiple regresi machine learning Anda sendiri. Anda bisa mengaplikasikannya untuk berbagai persoalan real. Misal, apakah ada hubungan antara nilai ujian dengan usia pelajar, jenis kelamin, lama belajar, uang bulanan dari orang tua, uang spp yang dibayarkan, dan faktor-faktor lainnya.