利用递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）进行特征筛选的R语言实现

最新推荐文章于 2024-05-27 10:15:10 发布
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本文介绍了如何在R语言中利用递归特征消除（RFE）进行特征选择，以提高机器学习模型性能。通过加载caret库，准备数据，定义基于SVM的模型，应用RFE算法并查看选择结果，实现特征筛选。

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利用递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）进行特征筛选的R语言实现

特征选择是机器学习中一个重要的步骤，它的目的是从原始特征集合中选择最具有代表性和预测能力的特征子集，以提高模型性能和降低计算成本。递归特征消除（RFE）是一种常用的特征选择方法，它通过递归地构建模型并剔除最不重要的特征来实现特征筛选。

在R语言中，我们可以使用"caret"包来实现基于RFE的特征筛选。下面是一个详细的步骤：

步骤1：加载必要的库
首先，我们需要加载"caret"包和我们将要使用的其他必要的库。

library(caret)

步骤2：准备数据
接下来，我们需要准备我们的数据集。假设我们的数据集包含了一些特征（X）和相应的目标变量（Y）。

# 假设X是一个特征矩阵，Y是目标变量
X <- ...  # 特征矩阵
Y <- ...  # 目标变量

步骤3：定义模型
我们需要定义一个基于RFE的模型。在这个例子中，

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R语言中的递归特征消除（RFE）算法在特征筛选中的应用
HackDyno的博客
08-11 1048
总结起来，R语言中的递归特征消除（RFE）算法是一种常用的特征选择算法，通过递归地训练和评估模型，可以有效地筛选出最具有代表性和相关性的特征。特征选择是机器学习中一个重要的环节，它的目标是从给定的特征集合中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。需要注意的是，递归特征消除（RFE）算法在特征选择过程中可能会受到特征间相关性的影响，因此在实际应用中，我们需要根据具体问题选择适合的特征选择算法，并结合领域知识和实际需求来进行特征筛选。首先，我们需要导入所需的R包，例如。
R语言使用caret包的rfe函数进行特征筛选、选择、特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection）
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使用caret包中的rfe实现。
R语言基于递归特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection）
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R语言基于递归特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection） 对一个学习任务来说，给定属性集，有些属性很有用，另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(feature)。对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”(relevant feature)、没什么用的属性称为“无关特征”(irrelevant feature)。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，即“特征选择”(feature selection)
特征递归消除法 Recursive feature elimination（RFE）
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RFE过程尽管会用到feature_importances_进行特征筛选，但RFE过程只是对模型进行简单训练，并未进行超参数搜索等模型优化，这会使得每一轮的模型都是过拟合的，而基于过拟合模型产出的feature_importances_进行的特征筛选，结果并不可靠。要解决该问题，sklearn提供了一个非常便捷的方法，即在实例化RFE评估器时带入一个已经经过网格搜索调参后的模型，即可每一轮特征重要性评估时使用已经训练好的模型，而该模型是已经经过剪枝的决策树模型，不会再表现出过拟合倾向。
递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）
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weixin_43156294的博客
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递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）是一种特征选择方法，它通过迭代地训练模型并剔除不重要的特征，直到达到预设的特征数量为止。
使用特征_R语言-使用caret包实现特征选择：递归特征消除(RFE)算法
weixin_34083972的博客
01-08 6774
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[机器学习] 特征选择笔记3-递归式特征消除
You and Me
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caretmlr3tidymodels今天给大家介绍caret中的递归特征消除法。递归特征消除(recursive feature elimination, rfe)是变量筛选的方法之一，属于包装法，同时也是向后选择法。caret中的rfe的基本做法是这样的：对模型进行多次训练，每次训练后消除不重要的特征（这个可以用变量重要性、变量的系数等衡量，不同算法有不同的衡量标准），再使用剩下的特征继续训练。在caret中通过rfeIter和rfe分别实现递归特征消除和交叉验证的递归特征消除。
特征筛选：基于RFE的特征消除方法
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08-19 533
特征筛选是机器学习和数据挖掘任务中常见的步骤之一，它的目标是从给定的特征集合中选择出最重要的特征，以提高模型的性能和泛化能力。它的基本思想是，通过反复训练模型并评估特征的重要性，然后剔除那些被认为不重要的特征，直到达到指定的特征数量或达到某个停止条件。需要注意的是，上述示例中使用的是随机森林作为特征选择方法，你可以根据自己的需求选择其他合适的方法，如支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）等。通过执行上述代码，我们可以得到特征消除的结果，并获得每个特征的重要性排名。
使用递归特征消除进行特征筛选的详细实现及代码实战
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递归特征消除是一种基于模型的特征选择方法，其通过反复训练模型，并对特征进行排序，然后依次排除权重最小的特征。在每一次迭代过程中，RFE会调用外部的算法来对特征子集进行建模，以此来计算它们的精度。这个算法会把权重最小的特征从特征集合中删除，直到满足一个预设的特征数目。与其他特征选择方法不同的是，递归特征消除是一种贪心算法，它根据当前的特征子集来选择具有最好性能的特征组合。但由于这种方法是基于模型的，因此它的速度较慢并且不适用于大规模特征集合。
递归特征消除(Recursive Feature Elimination）原理与Sklearn实现
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递归特征消除(Recursive Feature Elimination) 参考： Guyon, I., Weston, J., Barnhill, S., & Vapnik, V., “Gene selection for cancer classification using support vector machines”, Mach. Learn., 46(1-3), 389–422, 2002. https://link.springer.com/article/10.1023/A:1
ML之FS之RFE：RFE递归特征消除算法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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