rfeIter实现递归特征消除,R语言代码

`rfeIter`函数是`caret`包中的一个函数，用于实现递归特征消除算法。下面是一个简单的使用`rfeIter`函数进行特征选择的R语言代码示例：

library(caret)
library(mlbench)

# 加载数据
data(Sonar)

# 定义控制变量
ctrl <- rfeControl(functions=rfFuncs,
                   method="cv",
                   number=10)

# 进行特征选择
result <- rfeIter(x = Sonar[,1:60], y = Sonar[,61], 
                  rfeControl = ctrl, sizes = c(5:30))

# 输出结果
result

在上述代码中，我们首先加载了`caret`包和`mlbench`包中的`Sonar`数据集。然后，我们定义了一个`rfeControl`对象`ctrl`，其中`functions`参数指定了特征选择方法为随机森林（`rfFuncs`），`method`参数指定了评估器为交叉验证（`cv`），`number`参数指定了交叉验证的折数为10。接下来，我们调用`rfeIter`函数实现特征选择，其中`x`参数为自变量数据，`y`参数为因变量数据，`rfeControl`参数为控制变量，`sizes`参数指定了所需的最小特征数和最大特征数之间的范围。最后，我们输出了特征选择的结果。

需要注意的是，上述代码中使用的是`rfFuncs`方法进行特征选择，如果想要使用其他的特征选择方法，可以将`rfFuncs`替换为相应的方法名称即可。