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我正在訓練SVM分類器。目前，我有大約4000個功能，但其中很多功能是冗餘的/無信息的。我想將模型中的特徵減少到大約20-50。我想使用貪婪爬坡，每次減少1個功能。 刪除的功能應該是最不重要的功能。在訓練SVM後，我如何獲得特徵重要性的排名？如果我在R中使用libsvm，我如何獲得每個功能的重量或其他類似的重要性指標？謝謝！R中的SVM特徵選擇
A
回答
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我會首先使用PCA（主成分分析）降低問題的維數，然後應用SVM。請參閱Andrew Ng's lecture videos
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這個問題[來自SVM的變量重要性]（http://stats.stackexchange.com/q/2179）來自CrossValidated回答的相關問題。 – topchef 2013-03-03 06:13:24
具體而言，如果我在e1071 R包中使用libsvm，我如何獲得每個屬性的權重？謝謝！ – 2013-03-03 06:49:09
另請參閱我的[對相關問題的解答]（https://stackoverflow.com/questions/48150707） – Alan 2018-02-02 19:35:50