R语言基于Boruta进行机器学习特征筛选图
时间: 2023-08-10 22:10:00 浏览: 100
根据引用\[3\]所提到的,R语言中可以使用Boruta包进行机器学习特征筛选。Boruta是一个基于随机森林的变量筛选方法。它通过对特征进行混洗和原特征的重要性比较来确定特征的重要性。如果原特征的重要性比混洗之后还差,那么这个特征被认为是"不重要"的。如果混洗之后,重要性总是比原来的特征要低,那么这个特征被认为是"重要"的。Boruta包已经非常成熟,可以在R语言中使用,并且实现起来非常快速。你可以参考Boruta包的官方文档来了解更多关于使用Boruta进行机器学习特征筛选的详细信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言基于Boruta进行机器学习特征筛选(Feature Selection)](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/119615346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [全自动机器学习:自动特征筛选(B)R语言自动特征工程实现](https://blog.csdn.net/weixin_29666489/article/details/111972845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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