問題タブ [rfe]

bayesglmロジスティック回帰の問題に使用しています。これは、150行と2000変数のデータセットです。私は変数選択を行おうとしていますが、通常はで調べglmnetますcaret::rfe。ただし、のメソッドはありませんbayesglm。

とにかく手動でメソッドを定義する方法はありrfeますか？

ライブラリのrfe機能について質問があります。caretcaret-homepageリンクでは、次の RFE アルゴリズムが提供 されています。

この例では、rfe関数を 3 分割交差検証で使用し、train関数を線形 SVM と 5 分割交差検証で使用しています。

• 上記のアルゴリズムから、このアルゴリズムは 2 つのネストされた交差検証で機能すると仮定しました。
  1. rfeデータ（150サンプル）を3つのフォールドに分割します
  2. このtrain関数は、トレーニング セット (100 サンプル) で実行され、モデル パラメーターを調整するための 5 分割交差検証が行われ、その後の RFE が使用されます。

私を混乱させるのは、rfe関数の結果を見ると、次のことです。

このことから、5 倍の cv からのトレーニング セットのサイズは、サイズが 80 であると予想される場合、120 サンプルであることがわかります。

したがって、誰かがrfeとtrainがどのように連携するかを明確にできれば幸いです。

乾杯

パフォーマンスの尺度として AUC を使用したいのですが、RFE は RMSE、RSquared、Accuracy、Kappa しかサポートしていません。auc などのカスタマイズされたメトリックを使用するにはどうすればよいですか?

ここに文書化されているように、SciKitLearn で決定木と kNN を使用して、「相互検証による再帰的機能の除去」をプロットしたいと思います。

両方の結果を同時に出力するために、すでに作業している分類子にこれを実装したいと思います。ただし、エラーが発生し続けます。

これは、DT 用に変更したコードです。

エラーは 56 行目から始まります。具体的には、rfecv = RFECV(estimator=DecisionTreeClassifier, step1, cv=10, SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg です。

少なくとも DT でこの関数を実装するためにコードを修正する方法について、誰か洞察を提供できますか?

ogriselからの以下の応答は、引数の問題を解決したように見えましたが、次のエラーを引き起こしました。

RFE は入力ファイル形式を逆に読み取っているようです (私の入力には 267 のターゲットを持つ 16 の機能が含まれているため)。このように、どのようにしてコードにディムを正しく提供できるのでしょうか?

ありがとうございました。

私は weka を使用しており、データセットで属性の選択を実行する必要があります。以前の同僚は、R のキャレット パッケージの rfe を使用してこれを行ったことがあります。weka の rfe と同等の機能は何ですか? 私は統計学者ではないので、この質問は奇妙に聞こえるかもしれませんが、助けていただければ幸いです。

キャレットパッケージを使用して再帰的な機能選択を適用しようとしています。私が必要としているのは、ref がパフォーマンスの尺度として AUC を使用することです。1か月間グーグルした後、プロセスを機能させることができません。これが私が使用したコードです：

このスクリプトを実行すると、次の結果が得られます。

このプロセスでは、パフォーマンスの尺度として常に精度が使用されます。発生する別の問題は、次を使用して取得したモデルから予測を取得しようとするときです。

次のメッセージが表示されます

モデルから何らかの予測を得ることが不可能であることが判明しました。

で得た情報はこちらsessionInfo()

scikit-learn で再帰的機能削除 (RFE) 関数を使用しようとしていますが、エラーが発生し続けますValueError: coef_ is only available when using a linear kernel。rbf カーネルを使用してサポート ベクター分類子 (SVC) の機能選択を実行しようとしています。Web サイトのこの例は正常に実行されます。

ただし、次のようにカーネル タイプを線形から rbf に変更すると、エラーが発生します。

これはバグの可能性があるようですが、誰かが私が間違っていることを見つけることができれば、それは素晴らしいことです. また、scikit-learn バージョン 0.14.1 で python 2.7.6 を実行しています。

助けてくれてありがとう！

rfeパッケージの機能caretをPLS-DAモデルと組み合わせて使用​​しようとしています。

練習するために、虹彩データを使用して次の例を実行しました。

すべてうまくいきます。

ただし、生成したデータでこれを複製しようとすると、次のエラーが発生します。理由がわかりません！何かアイデアがあれば、ぜひ聞いてみたいと思います。