原文:R語言caret包的學習(二)--特征選擇

在進行數據挖掘時,我們並不需要將所有的自變量用來建模,而是從中選擇若干最重要的變量,這稱為特征選擇 feature selection 。本文主要介紹基於caret包的rfe 函數的特征選擇。 一種算法就是后向選擇,即先將所有的變量都包括在模型中,然后計算其效能 如誤差 預測精度 和變量重要排序,然后保留最重要的若干變量,再次計算效能,這樣反復迭代,找出合適的自變量數目。這種算法的一個缺點在於可能 ...

2018-01-16 13:14 0 5501 推薦指數:

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R語言caret學習(三)--數據分割

本文將就caret中的數據分割部分進行介紹學習。主要包括以下函數:createDataPartition(),maxDissim(),createTimeSlices(),createFolds(),createResample(),groupKFold()等 基於輸出結果的簡單分割 ...

Tue Jan 16 21:16:00 CST 2018 1 4108
R語言機器學習caret運用

在大數據如火如荼的時候,機器學習無疑成為了炙手可熱的工具,機器學習是計算機科學和統計學的交叉學科, 旨在通過收集和分析數據的基礎上,建立一系列的算法,模型對實際問題進行預測或分類。 R語言無疑為我們提供了很好的工具,它正是計算機科學和統計科學結合的產物,開源免費 ...

Tue Mar 08 18:13:00 CST 2016 1 12133
R語言caret學習(一)--數據預處理

caret(Classification and Regression Training)是一系列函數的集合,它試圖對創建預測模型的過程進行流程化。本系列將就數據預處理、特征選擇、抽樣、模型調參等進行介紹學習。 本文將就caret中的數據預處理部分進行介紹學習。主要包括以下函數 ...

Tue Jan 16 02:45:00 CST 2018 0 4088
R語言caret學習(四)--建立模型及驗證

本文介紹caret中的建立模型及驗證的過程。主要涉及的函數有train(),predict(),confusionMatrix(),以及pROC中的畫roc圖的相關函數。 建立模型 在進行建模時,需對模型的參數進行優化,在caret中其主要函數命令是train ...

Wed Jan 17 23:25:00 CST 2018 3 12350
機器學習特征選擇

特征選擇方法初識: 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下,用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間,達到降維的目的,然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取盡可能小 ...

Fri Feb 24 03:36:00 CST 2017 0 40469
機器學習特征選擇方法

特征選擇是一個重要的數據預處理過程,在現實機器學習任務中,獲得數據之后通常先進行特征選擇,此后在訓練學習器,如下圖所示: 進行特征選擇有兩個很重要的原因: 避免維數災難:能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,從而達到減少特征個數,提高模型精確度,減少 ...

Tue May 29 08:07:00 CST 2018 2 14184
 
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