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R语言机器学习caret-08:过滤法

之前已经给大家介绍了临床预测模型和机器学习中特征选择(变量选择)常见的方法分类: 机器学习中的特征选择(变量筛选)方法简介 今天就给大家演示过滤法在caret中的实现。...除此之外,还有其他一些过滤法,这些都在之前的推文中有介绍:机器学习中的特征选择(变量筛选)方法简介 在caret中通过sbf函数实现交叉验证的过滤法。...单变量过滤法(Univariate Filters) 在caret中使用sbf()函数实现。...下面是演示,使用随机森林,10折交叉验证,筛选变量 library(caret) ## Loading required package: ggplot2 ## Warning: package '...以上就是caret中过滤法简单的演示,更多的使用方法大家自己探索,但是说实话不是很好用......

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R语言机器学习caret-10:随机森林的小例子

我们今天给大家演示下caret包做随机森林分类的一个小例子,同时也给大家看看做预处理和不做预处理两种情况下的模型表现。 数据已上传到粉丝QQ群文件中。...加载R包和数据 rm(list = ls()) library(caret) ## Loading required package: ggplot2 ## Loading required package...我们之前已经铺垫了很多caret的基础知识,所以这里就不对结果做详细解读了,大家看不懂的去翻之前的推文吧。...做数据预处理 预处理 首先处理结果变量类不平衡的问题,我们这里就用downsampling吧,这个方法也在之前的推文中铺垫过了:R语言机器学习caret-06:重采样解决类不平衡 hotels <- downSample...看看caret包为我们自动选择的最终模型: rffit$finalModel ## Ranger result ## ## Call: ## ranger::ranger(dependent.variable.name

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