ニューラルネットワーク（キャレット）を使用してすべての機能サブセットを試す方法はありますか？

Question

私はキャレットとavNNETメソッドを使用しています。クロスバリデーションをしながら変数のすべてのサブセットを試したいと思います。だから、私は最良の予測変数とパラメータ（ブルートフォースアプローチのような）を決定することができます。

glmでstepAICを使用しましたが、似たようなものがありますか？

Answer 1

caret manualには、「pcaNNet」という方法があります。これは、特徴抽出を伴うニューラルネットワークです。

それを使用して

例：

# define training control 
train_control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats = 10, classProbs = TRUE) 

# train the model 
model <- train(Status~., data=My_data, trControl=train_control, method="pcaNNet", metric = "Kappa") 

# summarize results 
print(model) 

# Confusion matrix 
model %>% confusionMatrix()