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빅데이터에 대해서 로지스틱 회귀분석을 하고 모델에 대한 정보를 model 에 저장했을때 ( ex) model=glm(y~x, data, family='binomial'))

model에 들어가는 정보가 잔차 분포, 계수추정값의 개요, 아카이케정보척도? 정도 인걸로 알고 있습니다.

그런데 변수 model의 크기가 400mb로 상당히 큰편이로 나오는데 위의 3가지 정보가 이정도 크기인게 이상한것 같습니다.

그렇다면 다른 정보도 들어가는것 같은데 어떤 정보가 들어가는지 궁금하고, model변수에 로지스틱 모델의 모형만 ( ex) logit(p)=b0 + b1X1 ... )

저장 할 수 있는 방법이 없을까요?


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