带插入符号rfe函数的二项GLM特征选择

是否可以使用插入符号包中的rfe函数对二项式GLM进行特征选择？我想传递预测和预测的数据框架，让它返回最佳模型和特性。如果没有，我应该使用另一个软件包？

请参见

lrFuncs

，了解您的需求，尽管通过

glmnet

使用正则化可能比使用功能选择包装方法更好

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Max

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？lrFuncs

了解您想要的内容，尽管通过

glmnet

使用正则化可能比使用特征选择包装方法更好

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Max

lrFuncs是插入符号软件包最新版本中的新功能。不幸的是，他们添加得太晚了，所以我最终编写了自己的函数集，这些函数具有相同的

fit

。我还编写了我非常喜欢的摘要函数。它具有我使用的所有模型评估功能，这些功能对我来说非常有效。很多都不在众所周知的教科书中，但对我来说效果很好。@topepo你能告诉我为什么使用正则化更好吗？因此，插入符号中的SA、GA和RFE算法不应与逻辑回归一起使用？lrFuncs在插入符号包的最新版本中是新的。不幸的是，他们添加得太晚了，所以我最终编写了自己的函数集，这些函数具有相同的

fit

。我还编写了我非常喜欢的摘要函数。它具有我使用的所有模型评估功能，这些功能对我来说非常有效。很多都不在众所周知的教科书中，但对我来说效果很好。@topepo你能告诉我为什么使用正则化更好吗？那么，caret中的SA、GA和RFE算法不应该用于逻辑回归？