r语言 - (插入符号)包中的功能重要性

Question

我使用插入符号包应用了四种ML方法(Linear，XGBoost，RF，SVM(。 我使用 varImp 函数获得了功能重要性。 插入符号：：varImp(xgb1， scale = TRUE(

但是，要素重要性的总和不会加到 1。我想知道我是否可以使用不同的函数将所有功能重要性添加到 1。

谢谢

Answer 1

根据varImp()文档，caret::varImp()函数中的scale参数将变量重要性值从 0 缩放到 100。

如果没有可重现的示例，我们将使用《统计学习要素》一书中的元音数据来生成一个随机森林，并通过将每个变量重要性数字除以所有重要性数字的总和来重新缩放变量重要性数据，使总和等于 1。

library(readr)
vowel.train <- subset(read_csv("https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/datasets/vowel.train"),
select = -row.names) 
vowel.test <- subset(read_csv("https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/datasets/vowel.test"),
select = -row.names)
library(caret)
library(randomForest)
vowel.train$y <- as.factor(vowel.train$y)
vowel.test$y <- as.factor(vowel.test$y)
set.seed(33833)
tr1Control <- trainControl(method="boot")
modFit <- train(y ~ .,method="rf",trControl=tr1Control,data=vowel.train)
# Variable Importance: caret function, extract importance data frame & rescale
v <- varImp(modFit,scale = TRUE)[["importance"]]
v$Overall <- v$Overall / sum(v$Overall)
v

..和输出：

> v
Overall
x.1  0.318660495
x.2  0.327734091
x.3  0.018931795
x.4  0.021533916
x.5  0.126744531
x.6  0.089627688
x.7  0.000000000
x.8  0.067066743
x.9  0.027072197
x.10 0.002628545

。并证明sum(v$Overall)现在是 1：

sum(v$Overall)
> sum(v$Overall)
[1] 1