(features), by = 1), # 逐步减少特征 rfeControl = rfe_control, method = "svmLinear" # 使用线性核支持向量机 ) return(rfe_results) } # 执行SVM-RFE rfe_results <- svm_rfe(features, response) # 停止并行计算 stopCluster(cl) # 保存特征重要性 importance <- varImp(rfe_results) write....
SVM-RFE(support vector machine-recursive feature elimination) 是基于支持向量机的机器学习方法,在生物信息学中,我们可以利用此方法对我们的差异分析后的差异基因表达矩阵进行基因的特征提取,根据自身设置分组变量的不同,最终达到通过SVM产生的特征向量来寻找最佳变量的目的,也就是利用机器学习的方法筛选特征基因,这些特征...
本发明公开了一种基于SVMRFE的客户风险特征筛选方法及其应用,方法包括:获取包括多个客户特征的客户风险特征数据;针对客户风险特征X,基于基尼系数,信息增益,信息增益比,互信息及SVM分类器最优分类结果的特征权重计算客户风险特征X的重要度综合度量指数;依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数后,按照以上指数从大到...
一、 支持向量机(SVM)定义 SVM(支持向量机)是一种基于边界的分类方法,它可以用于筛选与目标变量最相关的特征。SVM通过在特征空间中寻找最大间隔超平面来实现分类,可以在训练集上最大化超平面与分类边界之间的距离。方法 1) 建立模型:使用SVM模型建立初始模型。 2) 筛选变量:通过调整模型中变量的权重来筛选与目标...
本代码使用svm_RFE来循环递归式的对数据特征进行排序,从而筛选出有用的特征,同时可以看到特征排序,已经每次筛选出去的特征点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 05_motor_pi_stage 2025-05-16 00:01:42 积分:1 swift-ops 2025-05-16 00:09:22 积分:1 ...
本发明公开了一种基于SVM‑RFE的客户风险特征筛选方法及其应用,方法包括:获取包括多个客户特征的客户风险特征数据;针对客户风险特征Xj,基于基尼系数、信息增益、信息增益比、互信息及SVM分类器最优分类结果的特征权重计算客户风险特征Xj的重要度综合度量指数;依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数后,按照以上指数...