使用RFE 选择某个特征的次数(左);使用 RFE + SHAP 选择某个特征的次数(右) 在我们的案例中,具有标准重要性的 RFE 显示是不准确的。它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征,但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步,我们重复相同的过程,但使用 Boruta。 Boruta(左)...
使用RFE 选择某个特征的次数(左);使用 RFE + SHAP 选择某个特征的次数(右) 在我们的案例中,具有标准重要性的 RFE 显示是不准确的。它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征,但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步,我们重复相同的过程,但使用 Boruta。 Boruta(左)...
caretRfe_variables <- data.frame(Item=rfe$optVariables, Type="Caret_RFE") 比较Boruta与RFE筛选出的特征变量的异同 Boruta筛选出的特征变量Confirmed都在RFE筛选的特征变量中,Tentative的只有1个未被RFE筛选的特征变量覆盖。 vairables <- rbind(boruta.finalVars, boruta.finalVarsWithTentative, caretRfe_variable...
SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征,但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步,我们重复相同的过程,但使用 Boruta。 Boruta(左)选择一个特征的次数; 使用 Boruta + SHAP 选择某个特征的次数(右) 单独的标准 Boruta 在不考虑随机变量和 CustomerId 方面做得很好。 SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程...
DCPM_V4.50_6最优子集_Boruta_RFE_最大相关最小冗余, 视频播放量 257、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 1, 视频作者 松哥统计, 作者简介 Wechat: data567:统计咨询-统计分析-科研陪跑-论文辅导一对一,,相关视频:DCPM_V4.50_2倾向性评分_随机抽样_
rfe函数有 4 个关键参数: x: 训练集数值矩阵 (不包含响应值或分类信息) y: 响应值或分类信息向量 sizes: 一个整数向量,设定需要评估的变量子集的大小。 默认是2^(2:4)。 rfeControl: 模型评估所用的方法、性能指标和排序方式等。 一些模型有预定义的函数集可供使用,如linear regression (lmFuncs),random ...
在我们的案例中,具有标准重要性的 RFE 显示是不准确的。 它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。 SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征,但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步,我们重复相同的过程,但使用 Boruta。 Boruta(左)选择一个特征的次数; 使用 Boruta + SHAP 选择某个特征的次数(右) ...
> predictors(rfe.train) [1] "CreditHistory" 因此,我们看到递归特征消除算法在数据集的11个特征中选取了“信用记录”作为唯一重要特征。 相比传统的特征选择算法,Boruta能够返回变量重要性的更好结果,也很容易解释!我觉得一个人能接触到许多神奇的R语言包是极好的。我相信肯定会有许多其他的特征选择包。我特别想...
1)单一变量选择法:假设特征变量与响应变量y是线性关系。 看每个特征变量与响应变量y的相关程度。 2)随机森林法: 假设特征变量与响应变量y是非线性关系。 根据特征的重要性排序, 来选择特征。 3)RFE( recursive feature elimination):递归特征消除。 利用pipeline + gridSearchCv 实现 对 特征选择+ 分类器的参数优...
> predictors(rfe.train) [1] "CreditHistory" 因此,我们看到递归特征消除算法选择“信用记录”作为数据集的11个特征中唯一重要的特征。 与传统的特征选择算法相比,Boruta能够返回更好的重要变量,并且易于解释! 我认为访问许多令人惊叹的R语言包非常棒。 我相信会有很多其他功能选择包。 我特别想知道他们。