使用MRE对分类目标变量进行特征选择

我试图使用R中的

mRMRe

包对基因表达数据集进行特征选择

我的目标变量是一个分类变量，即每个样本都关联到一个类，该类用作目标变量

但是，通过使用

mRMRe

包，当我尝试加载数据时，会出现以下错误：

data <- mRMR.data(data = data)

Error in .local(.Object, ...): data columns must be either of numeric, ordered factor or Surv type
Traceback:

1. mRMR.data(data = data)
2. new("mRMRe.Data", ...)
3. initialize(value, ...)
4. initialize(value, ...)
5. .local(.Object, ...)
6. stop("data columns must be either of numeric, ordered factor or Surv type")

---

data必须通过
ordered（data$variable1）
str（data）
将该列转换为有序因子。因子

我收到了开发人员的答复，并且：

目标变量只有在排序时才可以是分类变量。在两个类别的情况下，顺序是任意的。对于更多非逻辑排序的类别（多类别分类），MRE不适用

所以在这种情况下，我不能使用它，因为我的标签是分类的