10.4. Функции R

Приведем некоторые функции, которые могут быть использованы при работе над данным разделом.

Приведено название функции, а в скобках название пакета, в котором функция расположена. Для использования функция необходима загрузка пакета, а если его еще нет, то и установка.

Если названия пакета не приведено – это означает, что функция имеется в базовом пакете и не требуется предварительная загрузка пакета.

Много моделей имеют встроенные средства по оценке значимости предикторов. Пакет caret содержит общий класс для вычисления и возврата этих значений. Существуют следующие методы для этих классов: C5.0, JRip, PART, RRF, RandomForest, bagEarth, classbagg, cubist, dsa, earth, fda, gam, gbm, glm, glmnet, lm, multinom, mvr, nnet, pamrtrained, plsda, randomForest, regbagg, rfe, rpart, sbf,

Для реализации идей данного раздела могут быть использованы следующие пакеты: caret, CORElearn, minerva, pROC и randomForest. Перечень полезных функций:

cor

оценивает корреляцию между предикторами и целевой переменной;

corr

оценивает ранговую корреляцию по Спирмену между предикторами и целевой переменной;

filterVarImp (caret)

количественно оценивает отношения между предикторами и целевой переменной;

mine (minerva)

вычисляет статистику MIC между предикторами и целевой переменной;

t. test

для категориальных предикторов оценивает по одному связь между предиктором и целевой переменной. Применение ко всем предикторам выполняется по apply;

attrEval (CORElearn)

для категориальных целевой переменной вычисляется статистика Relief нескольких версий. Также функция может быть использована для индекса Gini;

spls (spls)

для категориальной целевой переменной отбирает наиболее значимые для нее предикторы. Имеет высокую вычислительную эффективность;

plsda (caret)

для категориальной целевой переменной отбирает наиболее значимые для нее предикторы.