2013-07-08 56 views
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我嘗試使用R包在SVM中應用特徵選擇(例如,遞歸特徵選擇)。我已經安裝了支持在LibSVM中進行功能選擇的Weka,但是我還沒有找到任何SVM或類似語法的例子。一個簡短的例子會有很大的幫助。R中的svm特性選擇示例

回答

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caret包中的函數rfe爲各種算法執行遞歸特徵選擇。下面是來自caretdocumentation一個例子:

library(caret) 
data(BloodBrain, package="caret") 
x <- scale(bbbDescr[,-nearZeroVar(bbbDescr)]) 
x <- x[, -findCorrelation(cor(x), .8)] 
x <- as.data.frame(x) 
svmProfile <- rfe(x, logBBB, 
        sizes = c(2, 5, 10, 20), 
        rfeControl = rfeControl(functions = caretFuncs, 
              number = 200), 
        ## pass options to train() 
        method = "svmRadial") 

# Here's what your results look like (this can take some time) 
> svmProfile 

Recursive feature selection 

Outer resampling method: Bootstrap (200 reps) 

Resampling performance over subset size: 

    Variables RMSE Rsquared RMSESD RsquaredSD Selected 
2 0.6106 0.4013 0.05581 0.08162   
5 0.5689 0.4777 0.05305 0.07665   
10 0.5510 0.5086 0.05253 0.07222   
20 0.5203 0.5628 0.04892 0.06721   
71 0.5202 0.5630 0.04911 0.06703  * 

    The top 5 variables (out of 71): 
    fpsa3, tcsa, prx, tcpa, most_positive_charge 
+0

什麼是'大小= C(2,5,10,20)在'這裏?這是否意味着功能2,10和20? – Mahsolid

+0

@Mahsolid不,它是將要使用的功能的計數。 rfe會嘗試找到在該向量中給出的每個尺寸的最佳模型。查看rfe文檔以獲取更多詳細信息。 –