基于AUC的R随机森林特征选择

Question

对于二元期权预测（上升，下跌）我在R中尝试随机森林，但重要性度量和OOB在我的情况下有偏见

我找到this article，但它与Python有关。

是否有自动特征选择的R包方法

• 基于AUC
• 也许允许我定义自己的评估功能（赚取的钱是召回和准确率的函数）
• 也许允许我指定交叉验证方法：随机选择跟踪和测试用例是有偏见的，因为有时间序列数据，其中测试数据必须晚于训练数据

Answer 1

我刚刚遇到这个问题，我发现这个包可能对你有帮助：

我。它被称为AUCRF，它在基于优化AUC的随机森林模型中执行特征选择。 https://cran.r-project.org/web/packages/AUCRF/AUCRF.pdf

II。它确实允许基于AUC的选择的交叉验证     AUCRFcv（x，nCV = 5，M = 20）

其中nCV是折叠数，M =重复次数。

III。关于允许自己的评估，它确实有一个选项，您可以使用〜指定公式，但是您必须针对特定情况进行更多探索，因为您没有提供测试代码。

希望这有帮助！