递归特征消除 （RFE） 是一种向后选择方法，它从所有特征开始，然后根据模型的性能递归删除最不重要的特征。 使用 交叉验证 技术评估模型的性能。 RFE 方法根据特征的重要性提供特征排序，并且可以选择顶级特征来构建最终模型。 参考连接： 示例代码： PimaIndiansDiabetes[,9], #9列为诊断变量. sizes = c(1:8), . rfeControl = control, method = "svmRadial") # method = "svmRadial" specifies that the SVM model should use a radial kernel. ####自运行####

2023年11月19日 · 在进行实操之前，小果想为大家简单的介绍一下这两种算法的原理，SVM-RFE（support vector machine - recursive feature elimination）是基于 支持向量机 的机器学习方法， 通过删减svm产生的特征向量来寻找最佳变量；LASSO回归（logistic regression）也是机器学习的方法之一，通过 ...

2025年2月20日 · svm-rfe算法基于svm的最大间隔原理，通过模型训练样本，对每个特征进行得分排序，之后利用rfe算法逐步迭代的方式：去掉最小特征得分的特征，然后用剩余的特征再次训练模型，进行下一次迭代，最后选出最优的特征组合。

2024年7月24日 · 文章介绍了如何利用R语言的e1071包进行SVM-RFE方法来识别和筛选关键基因，同时提到了并行计算以加速计算过程，涉及GEOquery、DESeq2、limma等多个生物信息学分析工具。 作者分享了自己的代码，包括交叉验证和结果可视化，并强调代码主要基于已有资源进行整合。 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. 主要是 …

SVM-RFE（support vector machine-recursive feature elimination） 是基于支持向量机的机器学习方法，在生物信息学中，我们可以利用此方法对我们的差异分析后的差异基因表达矩阵进行基因的特征提取，根据自身设置…

This package contains an R implementation of the mSVM-RFE algorithm (Duan et al., 2005), including the option to cut the features by half each round (instead of one-by-one) if there are many features. The main function is adapted from http://www.uccor.edu.ar/paginas/seminarios/Software/SVM_RFE_R_implementation.pdf.

2024年12月15日 · # 定义SVM-RFE函数 svm_rfe <- function (features, response, n_folds = 10) { rfe_control <- rfeControl( functions = caretFuncs, method = "cv", number = n_folds, allowParallel = TRUE. # 使用支持向量机进行RFE . rfe_results <- rfe( x = features, y = response, sizes = seq(1, ncol(features), by = 1), # 逐步减少特征. rfeControl = rfe_control,

本文研究旨在通过两种不同的支持向量机（SVM）策略结合递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）算法来识别与胰腺癌相关的生物标志物。该方法的核心在于提高胰腺癌早期诊断的准确性，为临床提供更加有效...

2024年11月9日 · 支持向量机（SVM）和递归特征消除（RFE）是两种常用的特征选择方法。本文将详细介绍如何结合这两种方法在Python中进行特征选择优化，并通过实际案例展示其应用效果。 一、基本概念 1.1 支持向量机（SVM）

2024年12月29日 · SVM-RFE是RFE的一种变体，它使用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）作为基模型来评估特征的重要性。 本文将详细探讨SVM-RFE的工作原理、应用场景以及如何使用它来提升模型的精准度。