49、机器学习模型评估与特征选择全解析

机器学习模型评估与特征选择全解析

在机器学习领域，模型的评估和特征选择是至关重要的环节。合理的特征选择能够提高模型的效率和准确性，而准确的模型评估则可以帮助我们选择最适合的模型。本文将详细介绍如何使用 caret 等包进行特征选择和模型评估，包括线性判别分析特征选择、回归模型性能测量、使用混淆矩阵和ROC曲线评估分类模型等内容。

一、使用 caret 包进行特征选择

特征选择的目标是找到具有最小预测误差的特征子集，从而构建更准确的模型。 caret 包提供了递归特征消除函数 rfe ，可以帮助我们自动选择所需的特征。以下是使用 caret 包进行特征选择的具体步骤：

1. 数据预处理
   • 训练集处理 ：

# 将训练集的international_plan特征转换为intl_yes和intl_no
intl_plan = model.matrix(~ trainset.international_plan - 1, 
data=data.frame(trainset$international_plan))
colnames(intl_plan) = c("trainset.international_planno"="intl_no", 
"trainset.international_planyes"= "i