relieff
ReliefF または RReliefF アルゴリズムを使用した予測子の重要度のランク付け
説明
[
は、ReliefF または RReliefF アルゴリズムのいずれかと idx
,weights
] = relieff(X
,y
,k
)k
最近傍法を使用して、予測子をランク付けします。入力行列 X
には予測子変数が含まれており、ベクトル y
には応答ベクトルが含まれています。関数は、最も重要な予測子のインデックスが含まれている idx
と、予測子の重みが含まれている weights
を返します。
y
が数値である場合、既定では relieff
は回帰用の RReliefF 分析を実行します。それ以外の場合、relieff
はクラスごとに k
最近傍法を使用して、分類用の ReliefF 分析を実行します。ReliefF および RReliefF の詳細については、アルゴリズムを参照してください。
例
入力引数
出力引数
ヒント
アルゴリズム
参照
[1] Kononenko, I., E. Simec, and M. Robnik-Sikonja. (1997). “Overcoming the myopia of inductive learning algorithms with RELIEFF.” Retrieved from CiteSeerX: https://link.springer.com/article/10.1023/A:1008280620621
[2] Robnik-Sikonja, M., and I. Kononenko. (1997). “An adaptation of Relief for attribute estimation in regression.” Retrieved from CiteSeerX: https://www.semanticscholar.org/paper/An-adaptation-of-Relief-for-attribute-estimation-in-Robnik-Sikonja-Kononenko/9548674b6a3c601c13baa9a383d470067d40b896
[3] Robnik-Sikonja, M., and I. Kononenko. (2003). “Theoretical and empirical analysis of ReliefF and RReliefF.” Machine Learning, 53, 23–69.
バージョン履歴
R2010b で導入
参考
fscnca
| fsrnca
| knnsearch
| pdist2
| sequentialfs
| plotPartialDependence
| fsulaplacian
| fscmrmr
| fsrmrmr