问问题描述
caret函数作用希望能解答下
答精选答案
一：数据预处理
在进行数据挖掘时，我们会用到R中的很多扩展包，各自有不同的函数和功能。如果能将它们综合起来应用就会很方便。caret包（Classification and Regression Training）就是为了解决分类和回归问题的数据训练而创建的一个综合工具包。下面的例子围绕数据挖掘的几个核心步骤来说明其应用。
二：特征选择
在进行数据挖掘时，我们并不需要将所有的自变量用来建模，而是从中选择若干最重要的变量，这称为特征选择（feature selection）。一种算法就是后向选择，即先将所有的变量都包括在模型中，然后计算其效能（如误差、预测精度）和变量重要排序，然后保留最重要的若干变量，再次计算效能，这样反复迭代，找出合适的自变量数目。这种算法的一个缺点在于可能会存在过度拟合，所以需要在此算法外再套上一个样本划分的循环。在caret包中的rfe命令可以完成这项任务。
三：建模与参数优化
在进行建模时，需对模型的参数进行优化，在caret包中其主要函数命令是train。
四：模型预测与检验
模型建立好后，我们可以利用predict函数进行预测。
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评论列表（4条）
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本文概览：一：数据预处理在进行数据挖掘时，我们会用到R中的很多扩展包，各自有不同的函数和功能。如果能将它们综合起来应用就会很方便。caret包（Classification and Regression Training）就是为了解决分类和回归问题的数据训练而创建的一个综合工具包。下面的例子围绕数据挖掘的几个核心步骤来说明其应用。二：特征选择在进行数据挖掘时，我们并不需要将所有的自变量用来建模，而是从中选择若干最重要的变量，这称为特征选择（feature selection）。一种算法就是后向选择，即先将所有的变量