特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。
使用caret包,使用递归特征消除法，rfe参数:x，预测变量的矩阵或数据框,y，输出结果向量（数值型或因子型）,sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量,rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项
一些列函数可以用于rfeControl$functions，包括：线性回归（lmFuncs），随机森林（rfFuncs），朴素贝叶斯(nbFuncs)，bagged trees（treebagFuncs)和可以用于caret的train函数的函数（caretFuncs）。
- 1 移除冗余特征,移除高度关联的特征。
set.seed(1234)
library(mlbench)
library(caret)
data(PimaIndiansDiabetes)
Matrix <- PimaIndiansDiabetes[,1:8]
library(Hmisc)
up_CorMatrix <- function(cor,p) {ut <- upper.tri(cor)
data.frame(row = rownames(cor)[row(cor)[ut]] ,
column = rownames(cor)[col(cor)[ut]],
cor =(cor)[ut] ) }
res <- rcorr(as.matrix(Matrix))
cor_data <- up_CorMatrix (res$r)
cor_data <- subset(cor_data, cor_data$cor > 0.5)
cor_data
row column cor
22 pregnant age 0.5443412
- 2 根据重要性进行特征排序
特征重要性可以通过构建模型获取。一些模型，诸如决策树，内建有特征重要性的获取机制。另一些模型，每个特征重要性利用ROC曲线分析获取。下例加载Pima Indians Diabetes数据集，构建一个Learning Vector Quantization（LVQ）模型。varImp用于获取特征重要性。从图中可以看出glucose, mass和age是前三个最重要的特征，insulin是最不重要的特征。
# ensure results are repeatable
set.seed(1234)
# load the library
library(mlbench)
library(caret)
# load the dataset
data(PimaIndiansDiabetes)
# prepare training scheme
control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3)
# train the model
model <- train(diabetes~., data=PimaIndiansDiabetes, method="lvq", preProcess="scale", trControl=control)
# estimate variable importance
importance <- varImp(model, scale=FALSE)
# summarize importance
print(importance)
# plot importance
plot(importance)
ROC curve variable importance
Importance
glucose 0.7881
mass 0.6876
age 0.6869
pregnant 0.6195
pedigree 0.6062
pressure 0.5865
triceps 0.5536
insulin 0.5379
- 3特征选择
自动特征选择用于构建不同子集的许多模型，识别哪些特征有助于构建准确模型，哪些特征没什么帮助。特征选择的一个流行的自动方法称为 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）或RFE。
下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子集。从图中可以看出当使用5个特征时即可获取与最高性能相差无几的结果。
# ensure the results are repeatable
set.seed(7)
# load the library
library(mlbench)
library(caret)
# load the data
data(PimaIndiansDiabetes)
# define the control using a random forest selection function
control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10)
# run the RFE algorithm
results <- rfe(PimaIndiansDiabetes[,1:8], PimaIndiansDiabetes[,9], sizes=c(1:8), rfeControl=control)
# summarize the results
print(results)
# list the chosen features
predictors(results)
# plot the results
plot(results, type=c("g", "o"))
Recursive feature selection
Outer resampling method: Cross-Validated (10 fold)
Resampling performance over subset size:
Variables Accuracy Kappa AccuracySD KappaSD Selected
1 0.6926 0.2653 0.04916 0.10925
2 0.7343 0.3906 0.04725 0.10847
3 0.7356 0.4058 0.05105 0.11126
4 0.7513 0.4435 0.04222 0.09472
5 0.7604 0.4539 0.05007 0.11691 *
6 0.7499 0.4364 0.04327 0.09967
7 0.7603 0.4574 0.04052 0.09838
8 0.7590 0.4549 0.04804 0.10781
The top 5 variables (out of 5):
glucose, mass, age, pregnant, insulin
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