R caret/rfe/bayesglm 기능 선택

로지스틱 회귀 문제에 bayesglm을 사용하고 있습니다. 그것은 150 행과 2000 변수의 데이터 집합입니다. 변수 선택을하려고하는데 일반적으로 glmnet을 caret::rfe에서 확인합니다. 그러나 bayesglm에 대한 방법은 없습니다.R caret/rfe/bayesglm 기능 선택

어쨌든 rfe에 대한 방법을 수동으로 정의 할 수 있습니까? 예를 들어, 난 단지 lmFuncs$fit 기능을 다시 작성 생각할 수있는 질문에 대해서는

출처

2013-01-02 screechOwl

와 사용자가 지정한 수있는 일이 기능 선택은 당신이 원하는) rfeControl를 (포함 rfe를하기 위해서? 및 (캐럿 매뉴얼에서) _ 이러한 함수의 예제는 패키지에 포함되어 있습니다 : lmFuncs, rfFuncs, treebagFuncs 및 nbFuncs._, bayesglm 함수가 있습니까? 그게 맞습니까? –

: 다음

lmFuncs$fit<-function (x, y, first, last, ...){ 
    tmp <- as.data.frame(x) 
    tmp$y <- y 
bayesglm (y ~ ., family = gaussian, data = tmp) 
}

과 당신의 rfe.fitrfeControl(functions = lmFuncs)

출처

2013-01-02 22:20:52

굉장합니다. 나는 당신이 그 기능을 다시 쓸 수 있다는 것을 몰랐다. 고마워요. – screechOwl

희망은 그것이 트릭을 할 것입니다! 기능 선택을 위해 캐럿을 사용하지만, 함수를 다시 작성하는 대신 탈자 기호에서 가능한 모든 회귀/분류 교육 방법을 사용하고 적합 모델을 사용하여 rfe() 함수 또는 predict()를 호출합니다. 그리고 나서 최종 모델 (대부분 ANN)에서 명시 할 기능을 가정합니다. –

R caret/rfe/bayesglm 기능 선택

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