文件名称：ExhaustiveSearch：ExhaustiveSearch：快速可扩展的穷举特征选择框架
文件大小：76KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 02:15:20
machine-learning linear-regression mse feature-selection model-selection
详尽搜索 这个R包的目的是提供一个易于使用，快速和可扩展的穷举搜索框架。 详尽的功能选择可能需要安装和评估大量模型。 因此，执行速度和内存管理是执行此类任务的关键因素。 该软件包通过使用多线程C ++后端解决了这两个问题。 通过仅存储最佳结果来保持内存使用率不变。 这样可以评估通常在标准设置中通常不可行的巨大任务。 安装 您可以从CRAN安装ExhaustiveSearch R软件包的发行版： install.packages( " ExhaustiveSearch " ) 当前开发版本可以从GitHub安装： devtools :: install_github( " RudolfJagdhuber/ExhaustiveSearch " ) 用法 主要功能ExhaustiveSearch()使用典型的formula和data结构，您可能会对lm()或glm()等函数熟悉。 作为
【文件预览】：
ExhaustiveSearch-master
----.gitignore(67B)
----NAMESPACE(293B)
----NEWS.md(194B)
----R()
--------print.R(2KB)
--------ExhaustiveSearch-package.R(142B)
--------ExhaustiveSearch.R(14KB)
--------RcppExports.R(465B)
--------resultFunctions.R(3KB)
----src()
--------.gitignore(15B)
--------RcppExports.cpp(2KB)
--------GLM.h(2KB)
--------arithmetic_sse_double.h(9KB)
--------ExhaustiveSearchCpp.cpp(2KB)
--------lbfgs.h(32KB)
--------SearchTask.cpp(5KB)
--------arithmetic_sse_float.h(9KB)
--------Combination.h(1KB)
--------GLM.cpp(5KB)
--------SearchTask.h(1KB)
--------Combination.cpp(6KB)
--------Makevars.win(129B)
--------arithmetic_ansi.h(3KB)
--------DataSet.h(561B)
--------Makevars(129B)
--------lbfgs.c(44KB)
----.Rbuildignore(88B)
----LICENSE.md(34KB)
----.github()
--------.gitignore(7B)
--------workflows()
----man()
--------print.ExhaustiveSearch.Rd(620B)
--------resultTable.Rd(2KB)
--------ExhaustiveSearch.Rd(8KB)
--------getFeatures.Rd(1KB)
--------figures()
----README.md(6KB)
----cran-comments.md(171B)
----ExhaustiveSearch.Rproj(395B)
----DESCRIPTION(1KB)
----.gitattributes(60B)