【问题标题】:Univariate feature selection in caret插入符号中的单变量特征选择
【发布时间】:2016-01-02 00:46:06
【问题描述】:

我想根据插入符号中的 anovaScores 选择特征。我可以通过scores <- apply(train_data, 2, anovaScores, train_data$target) 获得分数,然后对特征进行排序并选择n 个最好的,但我不知道如何使用sbfControl 来做到这一点。在 anovaScores 的文档中写道:“此处描述的函数通过 sbfControl 的函数参数传递给算法。”

在做

  featSel_ctrl <- sbfControl(functions = anovaScores)
  featSel <- sbf(target ~., data=train_data, sbfControl = featSel_ctrl)

不起作用。会产生“'closure'类型的对象不是子集”错误。

【问题讨论】:

    标签: r r-caret feature-selection


    【解决方案1】:

    functions 具有您要排除的其他元素。请参阅有一些详细信息的documentation。如果您正在进行分类,anovaScores 已被使用。

    【讨论】:

    • 你能用特定于 OP 情况的代码来扩展这个答案吗?
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