假设我有一个相关矩阵：
<pre><code>library(data.table)
set.seed(1)
a <- matrix(rnorm(1000), nrow = 20, ncol = 50)
colna
我需要找到具有许多分支的形状。但是仅靠region_features我无法完成这项工作。
基本上，我需要一个
假设我有一个设计矩阵X（X_1，...，X_84）并且一个多元目标Y = [Y_1，Y_2，Y_3，Y_4]，我想执行特征选择。因
按照<a href="http://featureselection.asu.edu/tutorial.php#" rel="nofollow noreferrer">featureselection.asu.edu/tutorial.php</a>中实
我目前正在尝试清理数据集，并希望删除彼此相关的变量。我已经看到了一些以前共享的代码，但是似
我正在将xgboost应用于以下数据集并获得预测，我也可以获得整个模型的最重要功能，但是我也想知道<str
我是Python的新手，但遇到了数据挑战。我希望我可以在这里找到帮助解决这一挑战。
<strong>我需要
对于一个探索性的学期项目，我试图使用生产过程中进行的各种测量来预测质量控制测量的结果值。对
我正在使用GridSearchCV进行线性回归的特征选择（SelectKBest）。结果显示选择了10个功能（使用.best_params_）
在特征选择期间（进行了广泛的特征工程之后），是否存在任何规则来管理要删除哪些特征以及保留哪
我有一个问题，请问有人可以提供您的专家建议吗？
我已经为我的一个项目进行了实验（使用Weka E
我有一个包含数值特征和25个非常高的基数分类特征的数据集，我需要以一种有意义的方式对其进行编码
我正在使用插入符号R软件包进行模型训练，这对机器学习是全新的。
我不知道我是否可以使用下
此问题在CrossValidation上已经关闭，因为它专注于编程，因此在这里更适合：
我正在对数据运行弹性网逻
我的问题有点复杂。让我解释一下：
我正在开发一种迭代变量选择方法。在每次迭代中，变量选择
我正在尝试运行基本模型，但似乎管道的插补阶段正在失败，而且我并不十分了解为什么。
这是最
我目前正在尝试构建随机森林模型来推断 70 个主题中的特征列表的相关性。
目前，我有 460 个功能，我
我使用SAS HPGENSELECT对二进制目标进行变量选择：proc hpgenselect data = build lassosteps = 100;类var2;模型目标（降
我想知道是否有可能在stepAIC（或其他计算逐步回归的函数）中选择添加特征的顺序。
想法是t1-t6是
我将递归特征消除代码应用于特征选择：
<pre><code>rv=RandomForestClassifier(n_jobs=1,class_weight='balanced',
