所以我们需要一种方法,能够在一堆看似有用的特征里,筛选出真正能派上用场的“精华”。这个方法,正是支持向量机递归特征消除法(简称SVMRFE)。 SVMRFE就像一个精明的厨师,他有一双慧眼,能快速找到菜品中最重要的原料。假设你现在有一堆食材,厨师会先把所有食材都试着放进去看看。结果可能是,某些食材加进去后,...
支持向量机递归特征消除是一种特征选择方法,可以用来筛选出对模型预测有贡献的特征。以下是使用支持向量机递归特征消除的代码: #支持向量机递归特征消除代码#导入必要的库from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import SVC#初始化SVM分类器svc = SVC(kernel="linear")#初始化RFE对象rfe = RFE...
1.数据 这个数据是mlbench里的内置数据。前207列是变量,最后一列是分类,因子型的。 2.拆分训练集和测试集 3.训练模型 需要的时间有点长,所以设置了只运行一次的跳...
有的算法中输入空间没有变换成特征空间,直接通过模型映射到输出空间 有的算法会在计算之前先对输入空间做一个变换,得到特征空间作为输入。 支持向量机中: 输入空间为欧氏空间或离散集合,特征空间为欧氏空间或希尔伯特空间。 输入空间和特征空间不同。 输入空间到特征空间的变换如果是线性的,就叫做 线性可分支持向量机...
【摘要】癌症通常由基因发生突变引起,因此从大量基因中有效地识别出少量致癌基因具有重要意义 .针对基因表达谱数据高维小样本的特点,将支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和特征聚类算法相结合,提出一种新的基因选择方法:K类别SVM-RFE(K-SVM-RFE) .该算法通过特征排序算法去除大量无关基因,利用 K均值聚类算法将相似基...
在季节性降水及水库水位变化的影响下,部分山体会产生滑坡,滑坡位移的累积位移-时间曲线表现为明显的"阶跃型"动态变形特征.针对阶跃型滑坡位移,提出基于递归特征消除(RFE)算法的粒子群优化算法(PSO)-支持向量机回归(SVR)阶跃型滑坡位移预测模型,并以新铺滑坡为例展开研究.探究了滑坡位移数据的异常值剔除及缺失值填充方...
基于支持向量机递归特征消除和特征聚类的致癌基因选择方法