R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
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文章目录
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- 介绍
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- 原理
- 步骤
- 下载数据
- 加载R包
- 导入数据
- 数据预处理
- 数据分割
- MCFS
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- 运行MCFS-ID过程
- 混淆矩阵
- 重要特征的RI最小阈值
- 距离与共同部分收敛
- 特征重要性排序
- 选择重要特征
- 构建特征依赖图
- 提取重要特征
- 基于重要特征构建随机森林模型
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- 混淆矩阵评估模型
- AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现
- 总结
- 系统信息
介绍
特征选择（Feature Selection）是机器学习中的一个重要步骤，它涉及到从原始特征集中选择最相关、最有信息量的特征子集，以用于模型训练和预测。这个过程的目的是提高模型的性能、减少计算成本、增强模型的可解释性，并可能提高模型的泛化能力。以下是特征选择的几个关键点：
- 定义：特征选择是从原始特征集中选择一个子集的过程，这个子集被认为是对模型预测最有用的。
- 必要性：
- 数据简化：减少特征数量可以简化模型，使其更容易理解和解释。
- 性能提升：去除不相关或冗余的特征可以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
- 计算效率：减少特征数量可以减少模型训练和预测的时间和计算资源消耗。
- 方法