基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的回归数据特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号 ```评价指标包括:R清平**平调 上传271KB 文件格式 zip 支持向量机 matlab 基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的回归数据特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代...
参考连接: https://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-the-caret-r-package/machinelearningmastery.com/feature-selection-with-the-caret-r-package/ 特征选择:SVM-RFE - 恒诺新知www.weinformatics.cn/1b2d0fa5f7/ 示例代码: ### # SVM-RFE算法 ### set.seed(7) # 加载库和包 l...
该方法采用迭代算法，从一组初始特征开始反向工作。在每一轮中，包含三个步骤：拟合一个简单的线性支持向量机，根据SVM解决方案中的权重对特征进行排序，以及消除权重最低的特征。此方法依赖于软件包SVM-RFE的优化，可以通过在github上下载源代码并执行source()函数来使用mRFE软件包。输入数据应该格式化为数...