Selección de la función de los Paquetes en R, que no tanto de regresión y clasificación

Question

Soy muy nuevo en R. estoy de aprendizaje de aprendizaje de la máquina a la derecha ahora. Muy triste, si esta pregunta parece ser muy básica. Estoy tratando de encontrar una buena selección de la función de paquete en R. Me fui a través de Boruta paquete. Es un buen paquete, pero he leído que sólo es útil para la clasificación.

Quiero hacer implementar la selección de características en R para la regresión de las tareas. Me fui a través de la intercalación documentación del paquete, pero para mi nivel, es muy difícil de entender.

¿Puede alguien por favor me apunte a un buen tutorial o lista de cualquier buen paquetes o más frecuentemente utilizados paquetes en R para la selección de características.

Cualquier ayuda se agradece. Gracias de antemano.

Answer 1

También puede echar un vistazo a FSelector, varSelRF. FSelector contiene varias funciones para la selección de características basadas, por ejemplo, en la prueba de la chi cuadrado, en la teoría de la información (entropía, información mutua, proporción de ganancia,...), en la correlación entre la función, la consistencia, etc... varSelRF es un útil paquete para la selección de características aleatorias de los bosques hacia atrás variable de eliminación y con la importancia del espectro.

Answer 2

Has mirado en el Aprendizaje de Máquina Y Estadístico de Aprendizaje CRAN Vista de Tareas donde aparte de intercalación y Boruta unos cuantos paquetes se mencionan?

En general, si usted no entiende una estadística específica de procedimiento en cuanto a la selección de características podría ser mejor para usted para hacerle una pregunta al respecto. El siguiente CV enlace podría venir a través como más bien a la mano como un inicio: Algoritmos automáticos de selección de modelo.

Answer 3

Sugiero Sonajero que tiene bosque aleatorio de selección de función (y mucho más). Tiene una buena guía y muy fácil de usar.

Answer 4

Adicionalmente Caret paquete también proporciona métodos de selección de características. Aquí hay un tutorial sobre el uso de selección de la función en Caret package. Recientemente, una selección de la función de paquete, basado en el algoritmo de SISAL por Tikka y Hollmén está disponible en la CRAN.