功能选择

Question

我想从一个表达集（微阵列）的20000个基因组中找到一个有用的特征选择方法来获得一个只有有用基因的模型。 我尝试使用插入符号的RFE，但由于后向选择不支持n（预测符）> n（样本）的数据，所以我有StackOverflow的错误。 任何人都可以提出一个合理的方法来做到这一点吗？或者这种RFE选择方法的解决方案？

在此先感谢。

Answer 1

你尝试过使用遗传算法进行特征选择吗？有不同的软件包可以做到这一点 - GA，genalg，caret（R）。

看看这个博客，利用遗传算法的特征选择已经与例子来解释 - http://topepo.github.io/caret/GA.html

希望它能帮助。