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我正在使用 caret 包中的 rfe
函数为逻辑回归模型进行特征选择。我正在查看 5、10、15、20 和 25 的 sizes
使用 Rsquared 选择最佳模型(我的因变量是 0,1)。除了最终选择的模型之外,是否有办法访问 rfe
函数生成的其他模型?
最佳答案
没有自动方式。您可以做的最好的事情是更改 fit
函数并自己保存。有关详细信息,请参阅 rfeControl
和包插图。
最大
关于r - 访问插入符号中 rfe 生成的所有模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12481365/
我正在尝试使用 Caret 的 rfe 函数来进行特征选择。我的代码甚至在几天前还有效。现在我得到了边界错误的下标。奇怪的是,我可以使用来自另一个包的一些内置数据运行 rfe 函数,没问题,这对我来说
我正在使用 caret 包中的 rfe 函数为逻辑回归模型进行特征选择。我正在查看 5、10、15、20 和 25 的 sizes 使用 Rsquared 选择最佳模型(我的因变量是 0,1)。除了最
我有一个数据集,我正在尝试使用 R 中 caret 包中的 rfe()。 x 是我尝试预测的价格。 y 是我用来进行预测的变量。 我无法让 rfe 停止给出以下错误消息: > lmProfile2
现在,我正在尝试使用 Caret rfe 函数来执行特征选择,因为我处于 p>>n 的情况下,并且大多数不涉及某种正则化的回归技术都不能很好地使用。我已经使用了一些正则化技术(套索),但我现在想尝试的
我正在使用 bayesglm 解决逻辑回归问题。这是一个包含 150 行和 2000 个变量的数据集。我正在尝试进行变量选择,通常会查看 caret::rfe 中的 glmnet。但是,bayesgl
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我正在使用 R 中的插入符包来训练径向基 SVM 进行分类;此外,使用线性SVM进行变量选择。使用 metric="Accuracy",效果很好,但最终我对优化 metric="ROC"更感兴趣。虽然
我创建了一个表格来测试我的理解 F1 F2 Outcome 0 2 5 1 1 4 8 2 2 6 0 3 3 9
我正在尝试使用插入符来拟合 PLS 模型,同时优化组件“ncomps”的数量: library("caret") set.seed(342) train pls.fit.rfe pls.fit.r
我有一个像这样的管道: lin_reg_pipeline = Pipeline([ ('polynomial_features', PolynomialFeatures()), ('n
我使用 RFE 和 ExtraTreeRegressor 作为估计器,以便在回归问题中进行 SupervisedFeatureSelection。 我通过以下通用代码获得模型的排名和支持: rfe_v
当我为 rfe.control 和 train.control 指定索引时出现错误 为了制作 glmnet rfe 函数,我编写了代码 glmnetFuncs nearZeroVar(x[index
是否可以将 sklearn 递归特征消除(RFE)与来自另一个包的估计器一起使用? 具体来说,我想使用 statsmodels 包中的 GLM 并将其包装在 sklearn RFE 中? 如果是的话,
我有一个数据集,其中包含具有 124 个特征的分类数据和数值数据。为了降低其维度,我想删除不相关的功能。然而,为了针对特征选择算法运行数据集,我使用 get_dummies 对其进行热编码,这将特征数
我有一个数据集,其中包含具有 124 个特征的分类数据和数值数据。为了降低其维度,我想删除不相关的功能。然而,为了针对特征选择算法运行数据集,我使用 get_dummies 对其进行热编码,这将特征数
我有两个目标。我想: 循环遍历 1-10 的特征值,然后 比较Adjusted R-Squared 值。 我知道如何针对下面代码中显示的 1 个固定功能执行此操作。我试图在 selector = RF
我正在尝试理解如何阅读 grid_scores_和 ranking_ RFECV 中的值.这是文档中的主要示例: from sklearn.datasets import make_friedman1
我目前正在使用 xgb.train(...)它返回一个助推器,但我想使用 RFE 来选择最好的 100 个功能。返回的 booster 不能在 RFE 中使用,因为它不是 sklearn 估计器。 X
我一直在尝试使用 caret 包应用递归特征选择。我需要的是 ref 使用 AUC 作为性能度量。谷歌搜索一个月后,我无法使该过程正常工作。这是我使用的代码: library(caret) libra
我有一个包含 NA 的数据集。 此外,它还有一些列需要factors()。 我正在使用 caret 包中的 rfe() 函数来选择变量。 似乎 rfe() 中的 functions= 参数使用 lmF
我是一名优秀的程序员,十分优秀!