Advertisement

SVM-RFE-SVM_

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
SVM-RFE-SVM是一种结合支持向量机与递归特征消除技术的机器学习方法，用于有效选择和利用关键特征进行预测建模。 基于R语言的e1071包，在支持向量机（SVM）模型中应用递归特征消除法（RFE），筛选出了最优的特征模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SVM-RFE-SVM_
    优质
    SVM-RFE-SVM是一种结合支持向量机与递归特征消除技术的机器学习方法，用于有效选择和利用关键特征进行预测建模。 基于R语言的e1071包，在支持向量机（SVM）模型中应用递归特征消除法（RFE），筛选出了最优的特征模型。
     
  • SVM-RFE方法
    优质
    SVM-RFE（支持向量机-递归特征消除）是一种用于高维数据集的特征选择方法，通过迭代地移除不重要的特征来提高模型性能和可解释性。 SVM_RFE是一种早期提出的特征排序方法，通过使用支持向量机（SVM）在数据集上训练得到的权重向量对特征进行排序，然后依次剔除无用特征并重新训练模型，重复此过程直至完成所有需要处理的步骤。
     
  • SVM-RFE-CBR-v1.3.zip_3rfe.com_SVM RFE_v1.3_native5k
    优质
    SVM-RFE-CBR-v1.3是一款用于特征选择的软件工具包，基于SVM RFE算法，适用于机器学习和数据挖掘领域。最新版本优化了性能并增加了对大规模数据集的支持。下载后可直接运行，无需额外安装。 svm fre 运行良好，非常实用，建议下载使用。
     
  • SVM-RFE 方法研究.R
    优质
    本论文深入探讨了基于支持向量机的递归特征消除（SVM-RFE）方法，分析其在特征选择领域的应用与效果，并提出优化策略以提升模型性能。 SVM-RFE.R这段文字仅包含文件名SVM-RFE.R以及后缀.R表明这是一个用R语言编写的脚本或程序文件。没有提及任何具体的链接、联系信息或其他额外内容，因此无需对原文进行修改。如果需要更多关于这个特定文件的信息，则需提供更多的上下文描述。
     
  • SVM-RFE.rar_RFE与SVM_SVM-RFE的matlab实现_SVM-RFE流程解析_用于基因选择
    优质
    本资源提供支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法的MATLAB代码，适用于基因选择。文件包括详细步骤说明及实例演示，帮助用户掌握SVM-RFE流程与应用。 基因选择算法SVMRFE是一种用于特征选择的技术，在应用中多次提到SVMRFE基因选择算法。
     
  • SVM程序代码_SVM分类_Matlab SVM_特征_SVM_
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的支持向量机(SVM)程序代码与应用示例，涵盖数据预处理、特征选择及SVM分类模型构建等内容。 SVM在模式识别中的应用主要集中在分类和特征提取等方面的研究。
     
  • 基于SVM-RFE的循环特征筛选方法
    优质
    本研究提出了一种基于支持向量机与递归特征消除（SVM-RFE）技术的新型循环特征筛选方法，有效提升模型性能和效率。 本代码使用svm_RFE循环递归地对数据特征进行排序，从而筛选出有用的特征，并能够查看特征的排序情况以及每次筛选出去的特征。
     
  • 基于SVM-RFE的支持多类特征选择方法
    优质
    本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法，专门用于支持多类分类任务中的特征选择，有效提升了模型性能和泛化能力。 该代码实现了一对一的SVMRFE算法，主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本，具有更快的速度。
     
  • SVM_(MATLAB).zip
    优质
    SVM_MATLAB.zip包含了一个用于实现支持向量机(SVM)算法的MATLAB工具包。该资源提供了训练模型、预测分类以及调整参数的功能，适用于机器学习和数据挖掘任务。 SVM支持向量机的MATLAB代码程序可以直接运行。
     
  • 利用SVM-RFE方法筛选水稻抗病基因（2011年）
    优质
    本研究采用SVM-RFE方法对水稻抗病性状进行分析，成功筛选出关键抗病候选基因，为水稻遗传改良提供理论依据。发表于2011年。 本段落提出了一种改进的回归特征消去支持向量机（SVM-RFE）方法来筛选水稻的抗病基因。实验结果显示，在预测得到的20个与水稻抗病/敏感相关的基因中，有3个基因与已知的水稻抗病基因紧密相关；另外还有2个基因显示出一定的关联性。通过这种方法可以找到影响水稻生长状态（正常或染病）的关键基因。