在R中，插入符号RFE功能选择的功能多于允许的大小

Question

我有一个简单的代码，使用rfe在我的数据的不同时间段上执行功能选择。我使用以下rfeControl和rfe函数调用：

control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10)
results <- rfe(feature_selection_data
               , feature_selection_target$value
               , sizes = c(1:12)
               , rfeControl = control)

每次运行时，我都会将值插入列表中：

include <- predictors(results)
include_list[[row]] <- include

不知何故，虽然我将大小设置为最多12个，但在20个时间段中的2个中，特征选择会产生65个要素（这是初始数据集中要素的总数）。

我是新手使用这个功能，我不知道我在这里做错了什么，感谢任何帮助！

谢谢！

Answer 1

如果你看一下RFE算法的描述（http://topepo.github.io/caret/recursive-feature-elimination.html），你会发现有必要在第一次迭代中包含所有特征。

您的下一个问题可能是如何选择功能较少的次优模型。一个答案可以在这里找到（虽然它没有太大帮助）： Access all models produced by rfe in caret

我建议调整排名功能，以允许功能集在错误方面不是最佳，但是更小（请参阅：http://topepo.github.io/caret/recursive-feature-elimination.html#the-selectsize-function）。