rfe

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    什麼是weka等同於caret的rfe？

    我正在與weka合作，必須在我的數據集上執行屬性選擇。一位前同事曾經用R的caret套件中的rfe做過這件事。對weka的rfe有什麼等同的功能？我不是統計學家，所以也許這個問題聽起來很奇怪，但我很感激任何幫助。
    r machine-learning weka feature-selection rfe 2013-11-25

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    [R插入符號/ RFE/bayesglm特徵選擇

    我使用bayesglm的迴歸問題。它是一個包含150行和2000個變量的數據集。我試圖做變量選擇，通常看glmnet在caret::rfe。但是，bayesglm沒有方法。 反正是有手動定義rfe的方法？
    r r-caret rfe bayesglm 2013-01-02

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    R插頁/ rfe工作中的火車交叉驗證如何

    我有一個關於caret函數庫rfe函數的問題。在脫字符號主頁link它們得到下列RFE算法： algorithm 對於這個例子我使用rfe功能與3倍交叉驗證，並用線性SVM和5倍的列車功能交叉驗證。 library(kernlab) library(caret) data(iris) # parameters for the tune function, used for fitting
    r cross-validation r-caret rfe 2013-01-22

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    scikit-learn：關於RFECV示例的問題

    我在理解當前文檔中給定的RFECV example時遇到困難。在劇情中它被寫爲「誤分類」，所以我預計它會「越變越好」。但在示例圖中，最佳選擇是最高的交叉驗證分數。所以我很自然地認爲它是與準確性有關的東西（反正在代碼中說得準確）。但是，它如何變得高於1？ 我對如何解釋這些結果有點困惑。我將不勝感激任何幫助。 謝謝！
    python scikit-learn feature-selection rfe 2014-01-16
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