R语言-使用caret包实现特征选择：递归特征消除(RFE)算法

Question

如题所述

Answer 1

在caret包中，实现特征选择有封装法和过滤法。封装法将特征选择与训练过程融合，以模型预测能力作为衡量标准。常见方法包括递归特征消除(RFE)、遗传算法(GA)和模拟退火(SA)。过滤法则独立于训练过程，通过变量内部关系筛选，速度上占优势，但可能删除有价值变量。过滤法在caret中有Selection By Filtering (SBF)。

RFE算法基于预测器重要性排序，对预测因子进行排序并依次剔除，目标是找到生成准确模型的高质量预测器子集。参数如functions选择模型、rerank控制是否删除排序变量、method设定样本重采样方法等。rfeControl用于设定参数，ref()返回筛选结果。

使用RFE时，应指定参数包括functions、rerank、method、number、repeats、verbose、returnResamp、p、index、indexOut、timingSamps、seeds、allowParallel。使用方法：rfe(x, y, sizes, metric, maximize, rfeControl)。x为特征矩阵，y为结果向量，sizes为测试特征数目，metric与maximize定义评估标准，rfeControl设定参数。

以下为回归预测示例：使用lmFuncs、rfFuncs、treebagFuncs进行特征筛选，并比较不同模型性能。回归预测时选择最优模型的特征数量，评估模型在测试集与验证集的性能。

在分类预测中，仅使用ldaFuncs。选择不同特征数目，通过交叉验证进行模型训练，并比较不同模型的准确率与卡帕系数。分类预测后评估模型在测试集的表现。

综上所述，选择合适的特征筛选方法需根据项目需求。实际应用时，需结合模型性能与特征筛选效果进行综合评估，以达到模型优化的目的。