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。
2.载入需要的R包 #安装需要的R包install.packages("tidyverse")install.packages("randomForest")install.packages('e1071')install.packages("glmnet")install.packages("VennDiagram")install.packages("ggplot2")#加载需要的R包library(tidyverse)library(glmnet)source('msvmRFE.R')library(VennDiagram)library(e10...
folds = lapply(1:nfold, function(x) which(folds == x)) results = lapply(folds, svmRFE.wrap, input, k=5, halve.above=100) #特征选择 top.features = WriteFeatures(results, input, save=F) #查看主要变量 head(top.features) #把SVM-REF找到的特征保存到文件 write.csv(top.features,"4featur...
本文探讨了利用余弦相似度算法实现文章自动摘要的方法，该方法通过对文章分句并计算余弦相似度，从而找出与...
【24】代码分享│机器学习-支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的构建 【25】代码分享│R可视化:对两个矩阵进行相关性可视化分析 【26】GEO数据库多数据集差异分析整合利器RRA,再也不用纠结去除批次效应 【27】你与生信大佬的距离,只差2分钟搞定预后模型构建和性能评估 ...
rpets = 10) 前两个参数 train 分别是预测变量和结果数据对象。第三个参数 , method指定模型的类型。为了说明,我们将通过 gbm 包。使用重复交叉验证拟合此模型的基本语法如下所示: train( mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型,有三个主要调整参数: ...
sigFeature: an R-package for significant feature selection using SVM-RFE and t-statistic 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 52 作者:P Das,S Roychoudhury,S Tripathy 摘要: Depending on the sub-site of the primary tumour, up to thirty percent of the patients with clinical and radiological ...
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...
rpets = 10) 1. 2. 3. 4. 5. 前两个参数train分别是预测变量和结果数据对象。第三个参数 ,method指定模型的类型。为了说明,我们将通过 gbm 包。使用重复交叉验证拟合此模型的基本语法如下所示: train( mehd = "gbm", 1. 2. 对于梯度提升机 (GBM) 模型,有三个主要调整参数: ...
支持向量机递归特征消除(简称SVM-RFE)是由Guyon等人在对癌症分类时提出来的,最初只能对两类数据进行特征提取。它是一种基于Embedded方法。支持向量机广泛用于模式识别,机器学习等领域,SVM采用结构风险最小化原则,同时最小化经验误差,以此提高学习的性能...