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$ImpHistory[,i]...
For the implementation, the Boruta package relies on a random forest classification algorithm. This provides an intrinsic measure of the importance of each feature, known as the Z score. While this score is not directly a statistical measure of the significance of the feature, we can compare it...
默认情况下,由于缺乏空间,Boruta绘图功能添加属性值到横的X轴会导致所有的属性值都无法显示。在这里我把属性添加到直立的X轴。 > plot(boruta.train, xlab = "", xaxt = "n") > lz<-lapply(1:ncol(boruta.train$ImpHistory),function(i) boruta.train$ImpHistory[is.finite(boruta.train$ImpHistory[,i]...
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 = "", xaxt = "n") > lz<-lapply(1:ncol(boruta.train$ImpHistory),function(i) boruta.train$ImpHistory...
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。 结论 Boruta是一个易于使用的软件包,没有很多需要调整/记忆的参数。 使用Boruta时,请勿使用缺少值或极值的重要数据集来检查重要变量。 它将直接报...