caret 用于特征选择的辅助函数：caretSBF 和 caretFuncts答案

【问题标题】：caret's helper functions for feature selection: caretSBF and caretFunctscaret 用于特征选择的辅助函数：caretSBF 和 caretFuncts
【发布时间】：2014-11-24 08:59:59
【问题描述】：

caret 通过 caretSBF 和 caretFuncs 提供用于嵌套特征选择的函数。

caretSBF：用于按过滤器选择

lmSBF
rfSBF
treebagSBF
ldaSBF
nbSBF

caretFuncs：用于递归特征选择——（我认为 caretFuncs 不被称为 caretRFE 只是出于历史原因？）

lmFuncs
rfFuncs
treebagFuncs
ldaFuncs
nbFuncs
gamFuncs
lrFuncs

为什么这个辅助函数列表比caret's full model list 更有限？例如glmnet的elastic net方法、kernlab的svm方法等都没有量身定制的特征选择方法。

是不是因为：

这些其他模型可以与通用案例函数（即 caretSBF 和 caretFuncs）一起正常工作吗？ - 虽然我在尝试让 glmnet 与 caretSBF 一起工作时遇到了麻烦......
认为这些其他模型在特征选择中不需要“额外帮助”吗？ - 我想像 elasticnet 这样的方法被认为可以很好地进行特征选择，但像 SVM 这样的其他方法肯定不行......
包维护者还没有开始为其他方法编写专门的函数？ - 在这种情况下，社区可以/应该贡献这些辅助功能吗？

感谢阅读并感谢 caret 包维护者所做的出色工作。

【问题讨论】：

标签： r r-caret

【解决方案1】：

它是#2 和#3 的组合。对于隐式进行特征选择的模型（例如rpart、glmnet 等），它没有意义。此外，我还没有时间扩展列表（但始终欢迎提交代码）。

最大

【讨论】：