R语言中对变量重要性排序后选取多少个变量的函数

baidu_26623625 2015-03-16 06:47:13

用随机森林可以对变量的重要性度量进行排序，但是从中截取多少个变量不会对实验进行影响，而且能使预测精度达到最好，求能截取变量个数的函数

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baidu_26623625 2015-03-23

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引用 1 楼 cnmhx 的回复:

用统计检验或者交叉检验。

交叉检验？！选择准确率高的那一分组的变量啊

cnmhx 2015-03-17

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用统计检验或者交叉检验。

选取变量在分析数据时，从一个大数据集中选择有限数量的变量来创建一个新的数据集是必不可少的一部分 # 选取向量中的变量 vector <- c(1,2,3,4) vector[1] # 选取第一个元素 # 运行结果： # [1] 1 vector[c(1:3)] # 选取前三个元素 # 运行结果： # [1] 1 2 3 ...

在R语言中，dplyr包是一个非常常用的数据操作包，它提供了一组简洁而强大的函数，用于对数据进行筛选、变换和汇总等操作。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含了不同类型的变量，我们想要筛选出所有数值类型的变量。通过使用dplyr包的select_if函数，我们可以方便地筛选出数据框中的所有数值类型变量，使得数据处理和分析更加高效和简洁。希望本文对你有所帮助！可以看到，经过筛选之后，我们得到了一个新的数据框numeric_vars，其中只包含了原数据框df中的数值类型变量var1和var3。

我们经常会需要生成这样一类的变量，比如a1,a2,a3… 这时候我们需要用到这两个函数：get()和assign() get()用法 get()函数只是在环境中搜索该变量名的变量，如果该变量不存在则返回异常 a2 = 1 get(paste0("a","2")) ls()[grep("a2", ls())] assign()用法 assign()功能就是对变量进行赋值；assign(x, val...

ReliefF算法是一种经典的特征重要性排序算法，它的主要思想是通过计算每个特征对样本分类的影响程度，来确定每个特征的重要程度。综上所述，利用ReliefF算法对分类特征变量进行特征重要性排序，可以帮助我们快速识别数据中最重要的特征变量，实现数据降维的目的。对于那些需要在数据分析和机器学习领域进行特征选择的人来说，ReliefF算法是一种非常有用的技术，因为它可以帮助用户快速、准确地确定哪些特征对于特定问题是最重要的。需要注意的是，特征变量的选取需要在保证模型精度的基础上进行，否则会影响模型的预测能力。

根据您的需求，选择适合您的方法来选择变量和数据子集，并在分析和建模中使用它们。在上面的示例中，我们使用dplyr包中的select()函数选择了数据框data中的变量var1，并将其存储在selected_var中。在上面的示例中，我们使用dplyr包中的filter()函数选择了数据框data中var1大于2的数据子集，并将其存储在selected_data中。在上面的示例中，我们使用subset()函数选择了数据框data中var1大于2的数据子集，并将其存储在selected_data中。

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