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我正在使用插入符号比较不同的机器学习方法，但尽管这些方法非常不同，但我得到了相同的变量贡献。

vNNet、ctree、enet、knn、M5、pcr、ridge、svmRadial 给出相同的变量贡献。

其中一些将importance = TRUE作为输入：vNNet、enet、knn、pcr、ridge、svmRadial do。其他人生成了一个重要性 = TRUE: ctree, M5 的错误。（错误是“出了点问题；所有 RMSE 度量值都丢失了：”）

我的问题是为什么不同的方法赋予相同的变量重要性？这似乎是错误的，但我看不出我做错了什么。

library(ggplot2)
library(caret)
library(elasticnet)
library(party)

data_set <- diamonds[1:1000, c(1, 5, 6, 7, 8, 9, 10)]
formula <- price ~ carat + depth + table + x + y + z

set.seed(100)
enet_model <- train(formula,
                    importance = TRUE,
                    data = data_set,
                    method = "enet",
                    trControl = trainControl(method = "cv"),
                    preProc = c("center", "scale"))

set.seed(100)
ctree_model <- train(formula, 
                     data = data_set,
                     method = "ctree",
                     trControl = trainControl(method = "cv"))

set.seed(Set_seed_seed)
knn_model <- train(formula,
                   importance = TRUE,
                   data = data_set,
                   method = "knn",
                   preProc = c("center", "scale"),
                   tuneGrid = data.frame(k = 1:20),
                   trControl = training_control)

varImp(enet_model)
varImp(ctree_model)
varImp(knn_model)

我正在使用插入符号 6.0-52

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1 回答 1

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来自?varImp：

对于没有相应varImp方法的模型，请参见filterVarImp。

这些方法没有实施重要性分数，因此您可以获得无模型测量。我可以enet根据系数值添加一个，但knn没有ctree明显的方法。

于 2015-07-23T16:13:04.930 回答