SVM-RFE算法是一种基于支持向量机(Support Vector Machine)和递归特征消除(Recursive Feature Elimination)的特征选择算法。它通过逐步剔除对分类结果影响较小的特征,从而提高模型的性能和泛化能力。 在R语言中,可以使用caret包来实现SVM-RFE算法。caret包是一个功能强大的R包,提供了许多机器学习算法的实现和工具函数。
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane)。SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项...
SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大...
SVM RFE R 简书 支持向量机是可对类别进行分类的有监督的学习算法。其在样本的特征空间中找出间隔最大的超平面对样本进行分类。SVM RFE R根据其学习算法不同可划分为线性可分SVM、RFE、R线性近似可分SVM RFE R与非线性SVM。实现上述三种SVM RMF R主要依靠核函数—线性核函数、高斯核函数、多项式核函数与Sigmoid...
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?
caret包应用之二:特征选择,比如我们的svm-rfe这种特征选择就是可以帮助我们在svm的基础上进行选择最重要的特征,弥补e1071包的不租,caret包还可以参与建模与参数优化和模型预测与检验,里面功能很强大。 8. kmeans聚类 简介:k(均值)聚类属于扁平聚类算法,即进行一层划分得到k个簇,与层次聚类算法开始不需要决定簇数...
caret包应用之二：特征选择，比如我们的svm-rfe这种特征选择就是可以帮助我们在svm的基础上进行选择最重要...
caret包应用之二: 特征选择,比如我们的svm-rfe这种特征选择就是可以帮助我们在svm的基础上进行选择最重要的特征,弥补e1071包的不租,caret包还可以参与建模与参数优化和模型预测与检验,里面功能很强大。 缺点:可能需要做点和内部函数相关的可视化功能。8. kmeans聚类 ...
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( ...
递归式特征消除 递归特征消除Recursive feature elimination(RFE)递归特征消除的主要思想是反复的构建模型(如SVM或者回归模型)然后选出最好的(或者最差的)的特征,其基本原理如下