加尔斯

doi:10.18129/b9.bioc.gars

GARS:用于鉴定高维和具有挑战性数据集中变量鲁棒子集的遗传算法

生物导体版本:版本(3.13)

特征选择旨在识别和删除高维数据集中的冗余,无关紧要和嘈杂的变量。选择内容丰富的功能会通过改善其整体性能来影响随后的分类和回归分析。已经提出了几种方法来执行特征选择:其中大多数依赖于单变量统计,相关性,熵测量或向后/正向回归的使用情况。本文中,我们提出了一种有效,健壮和快速的方法,该方法采用随机优化方法来进行高维。GARS是一种遗传算法的创新实现,该算法在高维和具有挑战性的数据集中选择了强大的功能。

作者:Mattia Chiesa ,luca piacentini

维护者:Mattia chiesa

引用(从r内,输入引用(“ Gars”)):

安装

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if(!sireseenamespace(“ biocmanager”,悄悄= true))install.packages(“ biocmanager”)biocmanager :: install(“ gars”)

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PDF R脚本 GARS:一种用于识别高维和挑战性数据集中变量鲁棒子集的遗传算法
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细节

生物浏览 2021年欧洲杯 ,,,,2021年欧洲杯 ,,,,2021年欧洲杯 ,,,,2021年欧洲杯
版本 1.12.0
在生物导体中 Bioc 3.7(R-3.5)(3年)
执照 GPL(> = 2)
要看 r(> = 3.5),GGPLOT2,,,,
进口 达米尔塞克,,,,mlseq,统计,方法,总结性特征
链接
建议 生物使用,,,,尼特,,,,测试
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源包 gars_1.12.0.tar.gz
Windows二进制 gars_1.12.0.zip
MacOS 10.13(高山脉) GARS_1.12.0.TGZ
源存储库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/gars
源存储库(开发人员访问) git clone git@git.bioconductor.org:包装/gars
包装短URL //www.andersvercelli.com/packages/gars/
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