在 R 中，插入符号包 RFE 函数选择的特征超出了允许的大小答案

【问题标题】：In R, caret package RFE function selects more features than allowed in size在 R 中，插入符号包 RFE 函数选择的特征超出了允许的大小
【发布时间】：2017-09-07 04:25:58
【问题描述】：

我有一个简单的代码，它使用rfe 对我的数据的不同时间段执行特征选择。我使用以下rfeControl 和rfe 函数调用：

control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10)
results <- rfe(feature_selection_data
               , feature_selection_target$value
               , sizes = c(1:12)
               , rfeControl = control)

每次运行时，我都会将值插入列表：

include <- predictors(results)
include_list[[row]] <- include

不知何故，尽管我将大小设置为最大 12，但在我的 20 个时间段中的 2 个中，特征选择会产生 65 个特征（这是初始数据集中的特征总数）。

我是使用此功能的新手，我不知道我在这里做错了什么，感谢任何帮助！

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r r-caret feature-selection rfe

【解决方案1】：

如果您查看 RFE 算法的描述 (http://topepo.github.io/caret/recursive-feature-elimination.html)，您会发现有必要在第一次迭代中包含所有功能。

您的下一个问题可能是如何选择功能较少的次优模型。可以在这里找到一个答案（尽管它不是很有帮助）： Access all models produced by rfe in caret

我建议调整排名函数以允许在误差方面不是最优但更小的特征集（参见：http://topepo.github.io/caret/recursive-feature-elimination.html#the-selectsize-function）。

【讨论】：