功能选择

Question

我试图在一组来自表达集（微阵列）的20000个基因上找到有用的特征选择方法，以获得仅具有有用基因的模型。 我尝试使用来自插入符号的RFE，但我有StackOverflow的错误，因为后向选择不支持n（预测变量）＆gt;的数据。 N（采样）。 有人可以建议一个合理的方法吗？或者这个RFE选择方法的解决方案？

提前致谢。

Answer 1

您是否尝试使用遗传算法进行特征选择？有不同的包可以做到这一点 - GA，genalg，插入符号（在R中）。

看一下这篇博客，使用遗传算法进行的特征选择已经用例子进行了解释 - http://topepo.github.io/caret/GA.html

希望它有所帮助。