R caret / rfe / bayesglm功能选择

Question

我使用bayesglm来解决逻辑回归问题。它是150行和2000个变量的数据集。我尝试进行变量选择，通常会在glmnet中查看caret::rfe。但是bayesglm没有方法。

是否有人为rfe手动定义方法？

Answer 1

关于这个问题，我只能考虑重写lmFuncs$fit函数，例如：

lmFuncs$fit<-function (x, y, first, last, ...){   
     tmp <- as.data.frame(x)   
     tmp$y <- y   
 bayesglm (y ~ ., family = gaussian, data = tmp)
}

然后使用rfe.fit

执行rfeControl(functions = lmFuncs)