RもSVMも初心者です。説明変数が21個、サンプル数が36個の非線形解析を、i番目のデータを抜いてベストチューンのサポートベクタ回帰を行い、良好な結果を得ました。次に、同様な1行抜きの中で変数選択を行うSVMのプログラムを考えているのですが、荷が重すぎます。どのプログラムを購入したらよいのでしょうか?あるいは在庫していないのでしょうか?よろしくお願いします。namakuran

nagakura katsuhiko
ご質問ありがとうございます。SVM で leave-one-out cross-validation の精度が良くなるように変数選択するプログラムは、「在庫がしていない」のが現状でございます。申し訳ございません。SVMは計算時間がかかりますので、今回の36個のようにサンプル数が少なければ良いのですが、サンプル数が多くなると繰り返しSVMを行いながら変数選択すると時間がとてもかかってしまいます。
ただ、非線形性を考慮した変数選択であれば、下のRough Set Theory(RST)による変数選択か、
https://spike.cc/shop/univprof/products/DXDyag01
下のランダムフォレスト(Random Forests, RF)で変数の重要度を見るのがよいと思います。
https://spike.cc/shop/univprof/products/G84jxvJb
よろしくお願い申し上げます。

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