set.seed(123) rfeCNTL <- rfeControl(functions = lrFuncs, method = "cv", number = 10) svmLinear <- rfe(train_data[, -1], train_data[, 1], sizes = c(7, 6, 5, 4), rfeControl = rfeCNTL, method = "svmLinear") svmLinear ## ## Recursive feature selection ## ## Outer resam...
一个简单的向后选择,也就是递归特征消除(RFE)算法。这里面涉及到四种核函数的计算方法,我们每种方法都做一遍,最后汇总比较哪种方法的准确性最高,敏感度更好! 1. linear set.seed(123) linear.tune <- tune.svm(diagnosis ~ ., data = train_data, kernel = "linear", cost = c(0.001, 0.01, 0.1, 1...
模型间 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 set.sed(25)Ft<-tran(preProc=c(...
svmRFE(input, k = 5, halve.above = 100) #分割数据,分配随机数 nfold = 5 nrows = nrow(input) folds = rep(1:nfold, len=nrows)[sample(nrows)] folds = lapply(1:nfold, function(x) which(folds == x)) results = lapply(folds, svmRFE.wrap, input, k=5, halve.above=100) #特征选...
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") ...
针对特征提取后维数较高的问题,使用基于支持向量机的回归特征消去(support vector machine recursive feature elimination,SVM-RFE)算法进行特征选择,通过对训练数据集使用10段交叉验证(cross validation,CV)的方法寻找最佳特征组合,确定特征在维数为6时具有最低平均识别错误率,对测试数据集采用同样的方法和同样的组合进行...
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。
待分类 > 待分类 > 基于相似贡献度和SVMRFE方法的特征基因选取 下载文档 收藏 打印 转格式 86阅读文档大小:1.62M5页cook0081上传于2015-09-02格式:DOCX 基于SVM的灵敏度分析方法选取肿瘤特征基因 热度: 一种基于mvAUC的互补差异表达基因选取方法 热度:
SVM-RFE特征选择时，交叉验证准确率和测试集、训练集准确率各有什么不同？如题。 用10折交叉验证后，...
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"), ...