Gói lựa chọn tính năng trong R, thực hiện cả hồi quy và phân loại

Tôi rất mới với R. Tôi đang học máy học ngay bây giờ. Rất xin lỗi, nếu câu hỏi này có vẻ rất cơ bản. Tôi đang cố gắng tìm một gói lựa chọn tính năng tốt trong R. Tôi đã xem qua gói Boruta. Nó là một gói tốt nhưng tôi đọc rằng nó chỉ hữu ích để phân loại.

Tôi muốn thực hiện lựa chọn tính năng trong R cho các nhiệm vụ hồi quy. Tôi đã xem qua các tài liệu gói caret nhưng đối với trình độ của tôi, nó rất khó hiểu.

Có ai có thể chỉ cho tôi một hướng dẫn tốt hoặc liệt kê bất kỳ gói tốt hoặc gói được sử dụng thường xuyên nhất trong R để lựa chọn tính năng.

Bất kỳ trợ giúp sẽ được đánh giá cao. Cảm ơn trước.

Bạn cũng có thể xem qua FSelector , varSelRF . FSelector chứa nhiều chức năng để lựa chọn tính năng, ví dụ dựa trên kiểm tra chi bình phương, trên lý thuyết thông tin (entropy, thông tin lẫn nhau, tỷ lệ khuếch đại, ...), về mối tương quan giữa tính năng, tính nhất quán, v.v ... varSelRF là một gói hữu ích để lựa chọn tính năng sử dụng các khu rừng ngẫu nhiên với việc loại bỏ biến ngược và với phổ quan trọng.

Bạn đã xem Chế độ xem CRAN của Machine Learning & Statistics Learning trong đó dành riêng cho caret và Boruta một vài gói khác được đề cập chưa?

Nói chung, nếu bạn không hiểu một quy trình thống kê cụ thể liên quan đến lựa chọn tính năng, có thể tốt hơn là bạn nên hỏi một câu hỏi được nhắm mục tiêu về nó. Liên kết CV sau đây có thể bắt đầu khá tiện lợi khi bắt đầu: Thuật toán để chọn mô hình tự động .

Tôi đề nghị Rattle có lựa chọn tính năng rừng ngẫu nhiên (và nhiều hơn nữa). Nó có GUI đẹp và rất dễ sử dụng.

GLMNET với hồi quy lasso không có tính năng lựa chọn.

Ngoài ra Caretgói cũng cung cấp các phương pháp lựa chọn tính năng. Đây và đây là một vài hướng dẫn về việc sử dụng tính năng lựa chọn trong Caret package. Gần đây, gói lựa chọn tính năng dựa trên thuật toán SISAL của Tikka và Hollmén có sẵn trong CRAN .