Error in train(x = PET_RFE_x, y = as.factor(PET_RFE_y), sizes = c(2:3), : unused arguments (x = PET_RFE_x, y = as.factor(PET_RFE_y), sizes = c(2:3), method = "xgbTree", tuneLength = 10, metric = "Accuracy", rfeControl = rfeControl)
时间: 2023-11-12 14:06:36 浏览: 43
这个错误是由于train()函数的参数不正确引起的。根据错误信息,train()函数没有使用x、y、sizes等参数,但是使用了method、tuneLength、metric和rfeControl等参数。请检查train()函数的参数列表,确保正确传递了参数。建议使用以下代码:
```
library(caret)
train_control <- trainControl(method = "cv", number = 5)
model <- train(PET_RFE_x, as.factor(PET_RFE_y), method = "xgbTree", trControl = train_control, tuneLength = 10, metric = "Accuracy")
```
这将创建一个trainControl对象,并将其传递给train()函数的trControl参数。此外,我们还将使用as.factor()函数将PET_RFE_y转换为因子变量。
相关问题
Error in rfeIter(x = aa[, -1], y = aa$DCB_NDB, sizes = c(2:3), method = "xgbTree", : argument "testX" is missing, with no default >
在使用 `rfeIter` 函数时,会出现此错误的原因是缺少 `testX` 参数。通常情况下,`rfeIter` 函数需要同时提供训练数据和测试数据,也就是需要提供 `x` 和 `testX` 两个参数。`x` 用于训练模型,而 `testX` 用于测试模型的性能,以便进行特征选择。
解决此错误的方法是在 `rfeIter` 函数中添加 `testX` 参数,或者将 `rfeIter` 函数替换为 `rfe` 函数,因为 `rfe` 函数不需要提供 `testX` 参数。下面是修改后的代码示例:
```R
library(caret)
library(mlbench)
# 加载数据
data(Sonar)
# 定义控制变量
ctrl <- rfeControl(functions=xgbTree,
method="repeatedcv",
repeats=5)
# 进行特征选择
result <- rfe(x = Sonar[,1:60], y = Sonar[,61],
sizes = c(2:3), rfeControl = ctrl)
# 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 `xgbTree`,`method` 参数指定了评估器为重复交叉验证(`repeatedcv`),`repeats` 参数指定了重复次数为 5。接下来,我们调用 `rfe` 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,`sizes` 参数指定了所需的特征数范围,`rfeControl` 参数为控制变量。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 `xgbTree` 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 `xgbTree` 替换为相应的方法名称即可。
svm_rfe matlab代码
SVM-RFE (Support Vector Machine with Recursive Feature Elimination) 是一种用于特征选择的算法。以下是一个基于MATLAB的SVM-RFE代码的示例:
```matlab
% 加载数据
load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);
% 特征标准化
X = zscore(X);
% 创建SVM分类器对象
svm = fitcsvm(X, y);
% 设置SVM-RFE参数
numFeatures = size(X, 2);
kfold = cvpartition(y, 'KFold', 5); % 使用5折交叉验证
% 初始化特征排名和选择的特征索引
featureRanking = zeros(1, numFeatures);
selectedFeatures = [];
% 迭代选择特征
for i = 1:numFeatures
% 计算交叉验证误差
cvError = zeros(1, numFeatures);
for j = 1:numFeatures
if ~ismember(j, selectedFeatures)
selectedFeaturesTemp = [selectedFeatures j];
X_temp = X(:, selectedFeaturesTemp);
svm_temp = fitcsvm(X_temp, y);
cvError(j) = kfoldLoss(crossval(svm_temp, 'CVPartition', kfold));
else
cvError(j) = NaN;
end
end
% 找到最小交叉验证误差对应的特征索引
[minError, minIndex] = min(cvError);
% 更新特征排名和选择的特征索引
featureRanking(i) = minIndex;
selectedFeatures = [selectedFeatures featureRanking(i)];
end
% 输出特征排名和选择的特征索引
disp('Feature Ranking:');
disp(featureRanking);
disp('Selected Features:');
disp(selectedFeatures);
```
上述代码首先加载数据,并对特征进行标准化处理。接下来创建了一个SVM分类器对象,并设置了SVM-RFE的参数,包括特征数量和交叉验证的折数。
然后开始迭代选择特征,首先计算每个特征的交叉验证误差。为了实现交叉验证,对每个特征进行选择前,需要构建一个新的特征矩阵,只含有已选择的特征。然后使用这个特征矩阵重新训练一个SVM分类器,并计算交叉验证误差。
找到最小的交叉验证误差和对应的特征索引后,更新特征排名和选择的特征索引。重复这个过程直到选择所需的特征数量。
最后,输出特征排名和选择的特征索引。
这个代码演示了如何使用SVM-RFE算法进行特征选择,可以根据自己的需求进行修改和调整。注意,在实际使用中,还需要进行其他处理,如优化SVM超参数或使用其他性能评估指标来选择特征。