【机器学习】使用R语言进行机器学习特征选择_r语言特征选择

通过R语言进行机器学习中的特征选择

特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的重要内容。

基于caret包，使用递归特征消除法，其中rfe参数如下：

• x，预测变量的矩阵或数据框
• y，输出结果向量（数值型或因子型）
• sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量
• rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项

 一些列函数可以用于rfeControl$functions，包括：线性回归（lmFuncs），随机森林（rfFuncs），朴素贝叶斯(nbFuncs)，bagged trees（treebagFuncs)和可以用于caret的train函数的函数（caretFuncs）。

移除冗余特征，移除高度关联的特征

set.seed(1234)
library(mlbench)
library(caret)
data(PimaIndiansDiabetes)
Matrix <- PimaIndiansDiabetes[,1:8]
 
library(Hmisc)
up_CorMatrix <- function(cor,p) {ut <- upper.tri(cor) 
data.frame(row = rownames(cor)[row(cor)[ut]] ,
           column = rownames(cor)[col(cor)[ut]], 
           co