在Heart Failure Prediction数据集中,均值/众数插补法表现最好,RFE-MF略落后。 在PFC的配对t检验中也观察到类似的趋势,其中RFE-MF在大多数数据集中表现最佳。然而,在Heart Failure Prediction和Indian Liver Patient Records数据集中,均值/众数插补法优于RFE-MF。 综上所述,与四种经典的插补方法(mean/mode, kNN,MICE...
因此,如何将RFE特征选择和MF插补技术结合起来,同时改进这两项任务,目前还存在很大的研究空白。 为了解决这个问题,提出了一种新的填补方法——递归特征消除-随机森林(recursive feature elimination-MissForest, RFE-MF),这是一种将MF与RFE相结合的新方法,以减轻不相关特征的影响并提高插补质量。 文中提供了RFE-MF算法...
随机森林模型中递归特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE)是一种常用的特征选择方法,用于从给定的特征集中选择最重要的特征。然而,RFE 在某些情况下可能会出现特征选择错误的情况。 特征选择错误可能出现的原因包括: 数据集不平衡:如果数据集中某些类别的样本数量远远超过其他类别,RFE 可能会倾向于选择与...
以下是RFE-RF的步骤: 1.导入必要的库和数据集:首先,导入所需的Python库(如scikit-learn)以及要应用RFE-RF的数据集。 2.初始化随机森林模型:创建一个随机森林模型对象,并设置模型的参数(如树的数量、叶节点最少样本数等)。 3.执行RFE-RF:使用RFE-RF算法来选择最重要的特征。RFE-RF是一个递归的过程,它首先...
rfe = RFE(estimator=rf, n_features_to_select=5) # 执行特征选择 X_selected = rfe.fit_transform(X, y) # 打印选择的特征 print(X_selected.shape) ``` 在上述代码中,我们首先使用make_classification函数生成一个随机的二分类数据集,然后创建一个随机森林分类器作为基模型,并指定要选择的特征个数为5。
为了解决这个问题,提出了一种新的填补方法——递归特征消除-随机森林(recursive feature elimination-MissForest, RFE-MF),这是一种将MF与RFE相结合的新方法,以减轻不相关特征的影响并提高插补质量。 文中提供了RFE-MF算法,包括六个步骤: (1)初始输入;
变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响.相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择.通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的...
甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响。相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除（RFE）方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。
相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。关键词:随机森林;递归;特征消除;变量选择;机器学习中图分类号:F224.9 文献标识码:A 文章编号:1002-6487(2017)21-0060-04基金项目:国家自然科学基金...
主要是因为RF-RFE只使用了6个参数,减少了一半的数据量,从而提高了运行效率。由于数据限制,本次数据体较小,三个模型的运行时间都较短,但是当测井数据的体量以及维数足够多时,RF-RFE模型首先对特征参数进行优选的优势便能够明显地体现出来;其中,RF为随机森林算法,RFE为递归特征消除法,SVM为支持向量机法。 表2性能...