特征选择是构建预测模型的重要步骤,因为它有助于识别对目标变量有重大影响的最相关特征。Caret R 包提供了几种特征选择方法,包括递归特征消除(RFE)、Boruta 等。 递归特征消除 (RFE) 是一种向后选择方法,它从所有特征开始,然后根据模型的性能递归删除最不重要的特征。使用交叉验证技术评估模型的性能。RFE 方法根据特...
特征选择:使用SVM-RFE算法对输入特征进行排序和选择。SVM-RFE是一种递归特征消除算法,它通过反复训练支持向量机(SVM)模型,并剔除最不重要的特征,直到达到指定的特征数量或达到某个停止准则。 特征提取:使用SVM-RFE选择的特征作为输入,从训练数据集中提取这些特征。 神经网络构建:构建一个BP神经网络模型,该模型具有适当...
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,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。