Публикации по теме 'rfe'
Простой способ работы с несколькими конвейерами машинного обучения
В этой статье я расскажу о модулях RFE, Sampling и ATOM для обработки нескольких конвейеров.
Что такое RFE и как им пользоваться!
Рекурсивное исключение признаков , сокращенно RFE, - это популярный алгоритм выбора признаков.
RFE популярен, потому что его легко настроить и использовать, а также потому, что он эффективен при выборе тех функций (столбцов) в наборе обучающих данных, которые более или наиболее важны для прогнозирования целевой переменной.
При использовании RFE есть..
Вопросы по теме 'rfe'
Удаление рекурсивных функций на категориальных данных в sklearn?
У меня есть набор данных, содержащий 8 параметров (4 непрерывных 4 категориальных), и я пытаюсь исключить функции в соответствии с классом RFEC в Scikit.
Это формула, которую я использую:
svc = SVC(kernel="linear")
rfecv = RFECV(estimator=svc,...
2001 просмотров
schedule
19.11.2021
R - Caret RFE дает сбой задачи 1 - ошибка остановки при использовании pickSizeBest
Я использую пакет Caret R для обучения модели SVM. Мой код выглядит следующим образом:
options(show.error.locations = TRUE)
svmTrain <- function(svmType, subsetSizes, data, seeds, metric){
svmFuncs$summary <- function(...)...
578 просмотров
schedule
03.11.2021
обещание уже находится под ошибкой оценки в функции rfe R Caret
У меня есть матрица X и вектор Y , которые я использую в качестве аргументов в функции rfe из пакета caret . Это так же просто, как:
Я получаю странную ошибку, которую я не могу расшифровать:
обещание уже находится на стадии оценки:...
939 просмотров
schedule
22.02.2022
Пакет R, функция Caret RFE, как настроить метрику для использования AUC?
Я хочу использовать AUC в качестве меры производительности, но RFE поддерживает только RMSE, RSquared, Accuracy, Kappa. Как я могу использовать настраиваемую метрику, например, auc?
7107 просмотров
schedule
16.03.2022
Ошибка в rfe.default, должно быть одинаковое количество выборок по x и y
Это довольно просто, функция rfe ниже выдает эту ошибку: "Ошибка в rfe.default (предикторы, as.vector (results), sizes = c (5), rfeControl = rfeControl (functions =" lmFuncs ",: должен быть одинаковое количество выборок по x и y "
Первый столбец...
405 просмотров
schedule
11.04.2022
R rfe function caret Ошибка пакета: должно быть одинаковое количество выборок в x и y
Поскольку я пробую пример rfe из пакета "caret", взятого из здесь , я продолжал получать эту ошибку
Error in rfe.default(d[1:2901, ], c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, :
there should be the same number of samples in x and y
Этот...
3822 просмотров
schedule
10.05.2022
R с использованием моей собственной модели в RFE (исключение рекурсивных функций), чтобы выбрать важную функцию
Используя RFE, вы можете получить рейтинг важности функций, но сейчас я могу использовать только модель и параметр внутри пакета, например: lmFuncs(linear model),rfFuncs(random forest) кажется, что
caretFuncs
можно сделать некоторые...
1483 просмотров
schedule
13.06.2022
Рекурсивное удаление функций с помощью CV не уменьшает количество функций
У меня есть этот набор данных о белках, на котором мне нужно выполнить RFE. Есть 100 примеров с бинарными метками классов (больной — 1, здоровый — 0) и 9847 признаков для каждого примера. Чтобы уменьшить размерность, я выполняю RFECV с оценкой...
226 просмотров
schedule
26.03.2023
Реализация SVM RFE и не удается найти библиотеку
Я хочу настроить SVM RFE и нашел статью SO здесь: ">Реализация алгоритма SVM-RFE в R
Похоже, что функция SVM в коде отличается от функции в библиотеке e1071, и я безуспешно пытался найти библиотеку с функцией, упомянутой в статье выше. Параметры...
36 просмотров
schedule
22.10.2022
Как интерпретировать важность функций из выходов _coeffs для мультикласса в sklearn.feature_selection?
У меня есть набор данных из 150 образцов и почти 10000 признаков. Я сгруппировал образцы в 6 кластеров. Я использовал метод sklearn.feature_selection.RFECV , чтобы уменьшить количество функций. Метод оценивает количество важных функций 3000...
119 просмотров
schedule
23.10.2022
проблема с использованием несбалансированного набора данных с logloss и RFECV
Я использую несбалансированный набор данных (54:38:7%) с RFECV для выбора функций следующим образом:
# making a multi logloss metric
from sklearn.metrics import log_loss, make_scorer
log_loss_rfe = make_scorer(score_func=log_loss,...
119 просмотров
schedule
17.01.2023
Scikit учится ранжировать функции с использованием RFE, включая баллы
Я хотел бы найти важность каждой функции в моем кадре данных, используя обучение Scikit.
Я пытаюсь использовать его в обучении Scikit вместо использования Info Gain через программное обеспечение WEKA, которое предоставляет оценку и имя функции...
1417 просмотров
schedule
29.01.2024
