代码语言:R 复制 ctrl<-rfeControl(functions=svmFuncs,method="cv",number=10) 运行SVM-RFE算法:使用rfe函数运行SVM-RFE算法,传入特征矩阵和目标变量,以及之前创建的控制参数对象。 代码语言:R 复制 result<-rfe(x=features,y=target,sizes=c(1:10),rfeControl=ctrl) ...
因此,本代码SVM-RFE就是在癌症分类预测时用于标志物特征提取。 *客官老爷请视察小云公号云生信学生物信息学,里面藏着980多篇的日更,原创干货,还可做各种意想不到项目 设置参数少,只需要输入有分类信息的基因表达数据,代码将自行执行序列后向选择算法,对每个特征进行得分进行排序并输出格式为CSV表格,同时还可以绘制...
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。 set.sed(25) Ft <- tran( preProc = c("center", "scale"), metric = "ROC") ...
Step1:输入数据并构建SVM-RFE模型 Step2:训练svm分类器和交叉验证 Step3:计算错误率和准确率并绘图 下面是代码中附带数据逐步分析结果: svm-error图 svm-accuracy图 神奇吧,就是如此简单,我们用的都是入门级函数,稍微懂点R语言就能实现。 通过SVM-...
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。 set.sed(25) Ft<- tran( preProc = c("center","scale"), ...
Step1输入数据并构建SVM-RFE模型 Step2训练svm分类器和交叉验证 Step3 计算错误率和准确率并绘图 下面是代码中附带数据逐步分析结果 svm-error图 svm-accuracy图 神奇吧,就是如此简单,我们用的都是入门级函数,稍微懂点R语言就能实现。 通过SVM-RFE筛选出目标基因之后,我们还可以进行预后模型构建、免疫肿瘤微环境和免...
代码语言:javascript 复制 train(mehd="gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型,有三个主要调整参数: 迭代次数,即树,(n.trees在gbm函数中调用) 树的复杂度,称为interaction.depth 学习率:算法适应的速度,称为shrinkage 节点中开始分裂的最小训练集样本数 (n.minobsinnode) ...
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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。 set.sed(25) Ft <- tran( preProc = c("center", "scale"), ...