r语言svm rfe变量选择的代码
时间: 2023-09-10 15:07:32 浏览: 109
以下是使用 `caret` 包进行变量选择的示例代码:
```R
# 加载所需的库
library(caret)
library(e1071)
# 导入数据集
data(iris)
# 将 Species 列转换为分类变量
iris$Species <- as.factor(iris$Species)
# 定义交叉验证折数
control <- trainControl(method = "cv", number = 10)
# 定义 SVM 模型
model <- train(Species ~ ., data = iris, method = "svmRadial",
trControl = control, preProcess = c("center", "scale"))
# 输出模型的结果
print(model)
# 变量选择
svm_rfe <- rfe(x = iris[, -5], y = iris$Species, sizes = c(1:4),
rfeControl = rfeControl(functions = caretFuncs),
method = "svmRadial", metric = "Accuracy")
# 输出 RFE 结果
print(svm_rfe)
```
这里使用了 iris 数据集作为示例数据集,使用了 SVM 模型进行分类任务。首先使用 `train` 函数训练 SVM 模型,并输出模型的结果。接着使用 `rfe` 函数进行变量选择,其中 `x` 参数指定了需要进行变量选择的特征变量,`y` 指定了目标变量,`sizes` 参数指定了选择的特征变量数量范围。`rfeControl` 参数可以设置使用哪些函数进行变量选择,这里使用了 `caretFuncs` 函数集合。`method` 参数指定了使用的模型,`metric` 参数指定了评价指标,这里使用了准确率。最后输出了变量选择的结果。