RMSE最低，表示模型的预测性能最好，与实际观测值的接近程度最高。从7个特征中选出最优特征的前五个...
用户可以更改用于确定最佳设置的指标。默认情况下,为回归计算RMSE、 R 2 和平均绝对误差 (MAE),而为分类计算准确度和 Kappa。同样默认情况下,参数值是分别使用 RMSE 和精度选择的,分别用于回归和分类。该 函数的 metric 参数 train允许用户控制使用哪个最优标准。例如,在一类中样本百分比较低的问题中,使用 metric ...
用户可以更改用于确定最佳设置的指标。默认情况下,为回归计算RMSE、R2 和平均绝对误差 (MAE),而为分类计算准确度和 Kappa。同样默认情况下,参数值是分别使用 RMSE 和精度选择的,分别用于回归和分类。该 函数的metric参数train允许用户控制使用哪个最优标准。例如,在一类中样本百分比较低的问题中,使用metric = "Kappa"...
用户可以更改用于确定最佳设置的指标。默认情况下,为回归计算RMSE、R2 和平均绝对误差 (MAE),而为分类计算准确度和 Kappa。同样默认情况下,参数值是分别使用 RMSE 和精度选择的,分别用于回归和分类。该 函数的metric参数train允许用户控制使用哪个最优标准。例如,在一类中样本百分比较低的问题中,使用metric = "Kappa"...
默认情况下,为回归计算RMSE、 R 2 和平均绝对误差 (MAE),而为分类计算准确度和 Kappa。同样默认情况下,参数值是分别使用 RMSE 和精度选择的,分别用于回归和分类。该 函数的metric参数train允许用户控制使用哪个最优标准。例如,在一类中样本百分比较低的问题中,使用metric = "Kappa"可以提高最终模型的质量。
我看超平面要使W的平方最小，那是不是就权重越小，这个特征分类能力就越强呢，可是文献都是权重越小...
SVM_RFE是早期提出的一种特征排序方法,利用SVM在数据集上训练得到的权重向量对特征进行排序 然后剔除无用特征,重新训练,之后再剔除。。。 特征排序2018-03-23 上传大小:1089B 所需:50积分/C币 Ttest-RFE-SVM.rar_RFE算法_SVM-RFE_dna microarray_matlab ttest_svm ...
均方根误差RMSEP为: 0.39765 决定系数R^2为: 0.93392 剩余预测残差RPD为: 4.2631 平均绝对百分比误差MAPE为: 0.0032299 研究内容 基于SVM-RFE-BP的特征选择算法结合BP神经网络的多输入单输出回归预测是一种结合了支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和反向传播(BP)神经网络的方法。下面是算法的基本步骤: ...
【基于PSO-LSSVM-Adaboost集成粒子群优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测】基于PSO-LSSVM-Adaboost集成粒子群优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。 PSO-LSSVM-Adaboost回归预测源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJubmZ9r...
基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法,输出为选择的特征序号(Matlab完整程序和数据) Chinese: Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0 – 线...