Pacchetti di selezione delle caratteristiche in R, che eseguono sia la regressione che la classificazione

Sono molto nuovo di R. Sto imparando l'apprendimento automatico in questo momento. Molto dispiaciuto, se questa domanda sembra essere molto semplice. Sto cercando di trovare un buon pacchetto di selezione delle funzionalità in R. Ho passato il pacchetto Boruta. È un buon pacchetto ma ho letto che è utile solo per la classificazione.

Voglio implementare la selezione delle funzionalità in R per le attività di regressione. Ho esaminato la documentazione del pacchetto di manutenzione, ma per il mio livello è molto difficile da capire.

Qualcuno può indicarmi un buon tutorial o elencare tutti i buoni pacchetti o i pacchetti più utilizzati in R per la selezione delle funzionalità.

Qualsiasi aiuto sarebbe apprezzato. Grazie in anticipo.

Puoi anche dare un'occhiata a FSelector , varSelRF . FSelector contiene molteplici funzioni per la selezione delle caratteristiche basate ad esempio sul test del chi quadro, sulla teoria dell'informazione (entropia, informazione reciproca, rapporto di guadagno, ...), sulla correlazione tra caratteristica, coerenza ecc ... varSelRF è un pacchetto utile per la selezione delle caratteristiche usando foreste casuali con eliminazione variabile all'indietro e con spettro di importanza.

Hai esaminato il task CRAN di Machine Learning & Statistical Learning, a parte il cursore e Boruta sono menzionati a alcuni altri pacchetti?

In generale, se non si comprende una specifica procedura statistica relativa alla selezione delle funzionalità, potrebbe essere meglio porre una domanda mirata al riguardo. Il seguente link CV potrebbe risultare utile come un inizio: algoritmi per la selezione automatica del modello .

Suggerisco Rattle che ha una selezione casuale delle caratteristiche della foresta (e molto altro). Ha una bella interfaccia grafica e molto facile da usare.

GLMNET con regressione Lazo offre funzionalità di selezione.

Inoltre il Caretpacchetto fornisce anche metodi di selezione delle funzionalità. Qui e qui ci sono un paio di tutorial sull'uso della selezione delle funzioni in Caret package. Recentemente, un pacchetto di selezione delle funzioni basato sull'algoritmo SISAL di Tikka e Hollmén è disponibile nel CRAN .