表征模型之间的差异(使用产生的train,sbf或rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。 set.sed(25) Ft <- tran( preProc = c("center", "scale"), metric = "ROC") 1. 2....
len = nrows)[sample(nrows)]folds = lapply(1:nfold, function(x) which(folds == x))# 应用SVM-RFE算法results = lapply(folds, svmRFE, data = data, k = 10, halve.above = 100)# 提取最重要的特征top
本代码使用svm_RFE来循环递归式的对数据特征进行排序,从而筛选出有用的特征,同时可以看到特征排序,已经每次筛选出去的特征点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 blbyu 2021-11-24 03:16:34 评论 没有一点用 simmalysmile 2020-12-22 23:28:46 评论 下载下来,用什么软件打开?
表征模型之间的差异(使用产生的train,sbf或rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。 set.sed(25) Ft<- tran( preProc = c("center","scale"), metric ="ROC") 此外,还拟合...
表征模型之间的差异(使用产生的 train, sbf 或 rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc 参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。 set.sed(25) Ft <- tran( ...
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表征模型之间的差异(使用产生的train,sbf或rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。 代码语言:javascript 复制 set.sed(25)Ft<-tran(preProc=c("center","scale"),metric="ROC")...
表征模型之间的差异(使用产生的 train, sbf 或 rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc 参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。 set.sed(25) Ft <- tran( ...
表征模型之间的差异(使用产生的 train, sbf 或 rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc 参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。
表征模型之间的差异(使用产生的train,sbf或rfe通过它们的重新采样分布)。 首先,支持向量机模型拟合声纳数据。使用preProc参数对数据进行标准化 。请注意,相同的随机数种子设置在与用于提升树模型的种子相同的模型之前。 set.sed(25) Ft <- tran( preProc = c("center", "scale"), ...