VSURF

R包VSURF:变量选择使用随机森林。基于随机森林的三步变量选择过程。最初开发的处理高维数据(其中变量的数量远远超过观察次数),包是非常通用的,可以处理数据的大部分维度,回归和监督分类问题。第一步是致力于消除不相关的变量从数据集。第二步旨在选择与解释目的相关的所有变量。第三步通过消除由第二步骤选择的变量集中的冗余来进行选择,以用于预测目的。J.M.,Tuleau Malot,C(2015)< http://jour.r.jord.org/存档/2015-2/Qualer-PoGi TuleaMaulo.pdf >。

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