可以在doTrace参数设置为1(每次决策后报告)、2(每次迭代后报告)或3(同时报告命中)的情况下实时观察该过程;每次迭代中的重要性也存储在Boruta对象的ImpHistory元素中。可以在Boruta结果对象上使用plot和plotImpHistory获得运行的图形摘要,如下图所示的扩展iris示例。第一个函数...
默认情况下,由于缺乏空间,Boruta绘图功能添加属性值到横的X轴会导致所有的属性值都无法显示。在这里我把属性添加到直立的X轴。 > plot(boruta.train, xlab = "", xaxt = "n") > lz<-lapply(1:ncol(boruta.train$ImpHistory),function(i) boruta.train$ImpHistory[is.finite(boruta.train$ImpHistory[,i]...
暂定属性的重要性非常接近最好的阴影属性,以至于Boruta无法对随机森林运行的默认数量作出有强烈信心的判定。 现在,我们用图表展示Boruta变量的重要性。 默认情况下,由于缺乏空间,Boruta绘图功能添加属性值到横的X轴会导致所有的属性值都无法显示。在这里我把属性添加到直立的X轴。 > plot(boruta.train, xlab = "", ...
在使用Boruta包进行特性选择时，我写道：不知道大家在使用 MMCV 的过程中有没有遇到这种情况：MMCV 没有...
对于大数据的分析,特征选择Feature Selection和降维是必不可少的,R有很多做FS的包,这里我直接转载引用两篇英文博文,很详细的讲了Boruta和caret包的使用方法和注意问题,也分析了两种包的优缺点。我不在翻译。 如下代码很好用哈: ## Not run: library(mlbench); data(Ozone); ...
Boruta是一种特征选择算法。精确地说,它是随机森林周围的一种包装算法。这个包的名字来源是斯拉夫神话中一个居住在松林的恶魔。 我们知道,特征选择是预测模型中很关键的一步。当构建一个数据集包含多个变量的模型时,这个步骤尤为重要。 当你有兴趣了解变量相关性的价值,而不是只局限于建立一个具有良好的预测精度黑...
为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能,我们发布了 shap-hypetune:一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。它允许在为梯度提升模型定制的单个管道中组合特征选择和参数调整。它支持网格搜索或随机搜索,并提供基于包装的特征选择算法,如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。进一步添加包括使用 SHAP 重要性进行...
在本教程中, 你将使用R中的包装方法之一, 该方法可通过名为Boruta的软件包在R中轻松使用。 Boruta算法 Boruta算法是围绕随机森林分类算法构建的包装器。它试图捕获关于结果变量的所有重要, 有趣的特征。 首先, 它复制数据集, 并随机排列每列中的值。这些值称为阴影特征。 *然后, 它在数据集上训练分类器, 例如...
在所有包中,我们进行变量选择的包是Boruta包。 在本文中,我们将重点介绍Boruta软件包的理论和使用。 我将使用逐步的方法来帮助您更好地理解它。 此外,我还将Boruta与其他传统的特征选择算法进行了比较。 通过这种比较,您对特征的理解可以达到一个新的重要水平,这可以为构建强大的预测模型奠定基础。 术语“功能”,...