R'de hem regresyon hem de sınıflandırma yapan Özellik Seçim Paketleri

R için çok yeniyim. Şu anda makine öğrenmeyi öğreniyorum. Çok üzgünüm, eğer bu soru çok basit görünüyorsa. R'de iyi bir özellik seçim paketi bulmaya çalışıyorum. Boruta paketinden geçtim. İyi bir paket ama sadece sınıflandırma için yararlı olduğunu okudum.

Regresyon görevleri için R'de özellik seçimi uygulamak istiyorum. Düzeltme paketi dokümantasyonundan geçtim ama seviyem için anlaşılması çok zor.

Herhangi biri bana iyi bir öğretici işaret veya özellik seçimi için R iyi paketleri veya en sık kullanılan paketleri listeler.

Herhangi bir yardım mutluluk duyacağız. Şimdiden teşekkürler.

Ayrıca FSelector , varSelRF'ye de bakabilirsiniz . FSelector, örneğin ki kare testine, bilgi teorisine (entropi, karşılıklı bilgi, kazanç oranı, ...), özellik, tutarlılık vb. geriye doğru değişken eliminasyonlu ve önem spektrumlu rastgele ormanları kullanarak özellik seçimi için.

Caret ve Boruta'nın bir kaç paketten daha bahsettiği Makine Öğrenimi ve İstatistiksel Öğrenme CRAN Görev Görünümü'ne baktınız mı ?

Genel olarak, özellik seçimiyle ilgili belirli bir istatistiksel prosedürü anlamadıysanız, bu konuda hedefli bir soru sormanız daha iyi olabilir. Aşağıdaki CV bağlantısı bir başlangıç ​​kadar kullanışlı olabilir: Otomatik model seçimi için algoritmalar .

Ben rastgele orman özellik seçimi (ve çok daha fazlası) olan Rattle öneririz . Güzel bir GUI'ye sahiptir ve kullanımı çok kolaydır.

Kement regresyonlu GLMNET özellik seçimi yapar.

Ayrıca Caretpaket özellik seçme yöntemleri de sağlar. Burada ve burada özellik seçimini kullanma hakkında birkaç öğretici bulunmaktadır Caret package. Son zamanlarda, Tikka ve Hollmen tarafından sisal algoritmasına dayalı bir özellik seçimi paketi mevcuttur CRAN .