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$ImpHistory[,i]...
默认情况下,由于缺乏空间,Boruta绘图功能添加属性值到横的X轴会导致所有的属性值都无法显示。在这里我把属性添加到直立的X轴。 > plot(boruta.train, xlab = "", xaxt = "n") > lz<-lapply(1:ncol(boruta.train$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...
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...
Boruta在R(实践)中的应用 在这一点上,我们已经理解了Boruta包的理论知识。 但这还不够。 真正的挑战现在才刚刚开始。 让我们学习在R中使用这个包。 首先,让我们安装并调用此包。 > install.packages("Boruta") > library(Boruta) 现在让我们加载数据集。 我在本教程中设置的数据来自Practice Problem Loan Predi...