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（完整代码）R语言中利用SVM-RFE机器学习算法筛选关键因子
前言
自用生信代码， 花费一个多月写下来的。自学R以来第一次写600多行的代码。我的文章已经发表，如对您的研究有帮助希望可以引用一下。PMID：36930329，文章点我直达
SVM-RFE
主要是借助e1071包， 实现mSVM-REF识别并…
 进行特征筛选,数据降维代码)
R语言 使用 rfe(反向特征消除) 进行特征筛选,数据降维代码
使用caret包中的rfe实现
library(caret)
library(randomForest)# 参数
data.class_path <- D:\\Merged31.csv # 输入文件路径
save_path <- D:\\Merged31_select.csv # 输出文件路径
label_name <- Class.name.0.0. # 标签列名
label_delete <- unclassified …
YOLO改进：添加多尺度特征提取模块Scale-Aware RFE Model
YOLOv5中添加多尺度特征提取模块Scale-Aware RFE Model
Scale-Aware RFE Model
该模块来自于论文：YOLO-FaceV2 RFEM的结构很简单，该结构使用了三个不同空洞率（1、2、3）的空洞卷积提取特征以提取多尺度信息；此外&…
企业级用户画像: 用户活跃度模型-RFE
絮叨两句: 博主是一名数据分析实习生,利用博客记录自己所学的知识,也希望能帮助到正在学习的同学们 人的一生中会遇到各种各样的困难和折磨，逃避是解决不了问题的，唯有以乐观的精神去迎接生活的挑战 少年易老学难成，一寸光阴不可轻。 最喜欢的…
【摸鱼笔记】RFE模型自动判定数据产品价值
背景
在数据仓库建设初期，比较完善的数据产品一般是以报表的形式存在的。
通常这些报表的内容也代表着业务部门以及上级对于业务的关注点，同时也间接体现出此类数据报表的价值。
而建设数据仓库可以将此类高价值的报表作为切入点，降低沟通…
零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE（筛选特征基因）
零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE（筛选特征基因） 目录 零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE（筛选特征基因）1. SVM-RFE基础知识2. SVM-RFE（Rstudio）——代码实操2. 1 数据…
【数据挖掘】使用RFE进行特征选择
写在前面： 首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。 路虽远，行则将至&#…
番外篇-RFE用户活跃度模型（详细实现思路可以去看RFM篇）
RFE基本概念
是一种基于用户普通行为（非转化或交易行为）的用户活跃度模型，主要用于评估和分析用户的活跃度和价值。它类似于RFM模型，但更侧重于用户的页面互动度。
（用户活跃度、用户价值度的分析在数据分析师的日常…
机器学习-特征选择：如何使用RFE与随机森林技术提升乳腺癌预测模型的效能？
一、简介 在机器学习中，特征选择是一个关键问题，其目的是从数据集中选择出最具代表性和相关性的特征，以提高模型的预测能力并减少计算成本。特征选择在医疗领域尤为重要，因为它可以帮助优化疾病预测模型并辅助临床决策。本文引入乳…
特征选择怎么做？这篇文章告诉你
点击上方 “AI派 ”， 选择“ 设为星标 ” 最新分享，第一时间送达！ 来源： AI开发者 简介 据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析&…
递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）
递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）是一种特征选择方法，它通过迭代地训练模型并剔除不重要的特征，直到达到预设的特征数量为止。
一、RFE的详细步骤和特点
初始化：首先，使用所有…
【数据处理系列】深入理解递归特征消除法（RFE）：基于Python的应用
目录
一、递归特征消除法介绍
二、方法介绍
三、导入数据并选择模型
(一)导入数据
(二) 递归特征消除需要选择模型吗
四、RFE方法进行递归特征消除法
五、RFECV方法进行递归特征消除法(建议使用这种方法) 即交叉验证递归特征消除法
(一)参数介绍
(二)python使用RFECV…
特征递归消除法 Recursive feature elimination（RFE）
文章目录 特征递归消除法 Recursive feature elimination（RFE）RFE的基本计算过程RFE在sklearn中的实现基于RFE计算过程的特征筛选 特征递归消除法 Recursive feature elimination（RFE）
RFE的基本计算过程
RFE是一种基于模型训练…
sklearn学习——递归特征消除法（RFE）
sklearn学习——递归特征消除法（RFE）
1 作用
消除特征之间的冗余，选取最优特征组合。降低特征维数。
2 步骤
将筛选的k个特征作为初始特征子集输入到随机森林分类器中，计算得到每个特征的重要性，并利用交叉验证方法…
)
诚之和:Pytorch 统计模型参数量的操作 param.numel()
pytorch统计模型参数量可以使用param.numel()来实现，接下来的这篇文章我们就来看看到底怎么实现吧。
param.numel()
返回param中元素的数量 统计模型参数量
num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters())
print(num_params)
补充：Pytorch 查看模型参数…
Tensor张量的属性dim、type、size、shape、numel的使用方法介绍
本文重点
Tensor张量有一些常用的属性，我们可以通过这些基本的属性判断张量的类型，维度，以及元素个数，本节课程我们将对tensor属性进行简单的介绍。
代码
import torch
import numpy as np
atorch.Tensor(2,3,4)
print(a)
prin…
函数计算模型大小与现存占用)
pythorch的numel()函数计算模型大小与现存占用
本文解释简单给一个模型列子记录如何计算该模型参数量与模型显存占用情况，该文直接调用torchvision库的模型文件构建模型model，在使用parameters()函数遍历，并在遍历情况下使用numel()函数记录模型参数量与显存占用。
代码如下： …
返回元素个数)