caret 라이브러리의 rfe 기능에 관한 질문이 있습니다. 이 예를 들어 algorithm 나는 3 배 교차 유효성 검사와 rfe 기능과 선형 SVM 5 배와 기차 기능을 사용하고 있습니다 : 캐럿 - 홈페이지 link 그들은 다음 RFE 알고리즘을 제공 교차 검증. 3 폴드 train 함수하고자로 데이터 (150 샘플)을 분할 할 rfe : I는 알고리
나는 weka로 작업 중이며 내 데이터 세트에서 속성 선택을 수행해야합니다. 이전 동료는 R의 캐럿 패키지에서 rfe를 사용하여이 작업을 한 번 수행했습니다. weka에서 rfe와 동일한 기능은 무엇입니까? 나는 통계 학자가 아니기 때문에이 질문은 이상하게 들릴지 모르지만 어떤 도움을 주셔서 감사합니다.
현재 문서에서 주어진 RFECV example을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 줄거리에서 "오 분류의 nb"로 작성되었으므로 "더 좋음"을 기대합니다. 그러나 예제 플롯에서 가장 높은 교차 유효성 검사 점수로 선택되었습니다. 그래서 나는 자연스럽게 그것이 정확도와 관련이 있다고 기대한다. (스코어링은 코드의 정확도를 말한다.) 그렇다면 어떻게 1보다 커질
로지스틱 회귀 문제에 bayesglm을 사용하고 있습니다. 그것은 150 행과 2000 변수의 데이터 집합입니다. 변수 선택을하려고하는데 일반적으로 glmnet을 caret::rfe에서 확인합니다. 그러나 bayesglm에 대한 방법은 없습니다. 어쨌든 rfe에 대한 방법을 수동으로 정의 할 수 있습니까? 예를 들어, 난 단지 lmFuncs$fit 기능을