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penalizedSVM: a R-package for feature selection SVM classification

机译:penalizedSVM:用于特征选择SVM分类的R包

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摘要

Summary: Support vector machine (SVMs) classification is a widely used and one of the most powerful classification techniques. However, a major limitation is that SVM cannot perform automatic gene selection. To overcome this restriction, a number of penalized feature selection methods have been proposed. In the R package ‘penalizedSVM’ implemented penalization functions L1 norm and Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD) provide automatic feature selection for SVM classification tasks.
机译:简介:支持向量机(SVM)分类是一种广泛使用的方法,也是最强大的分类技术之一。但是,主要限制是SVM无法执行自动基因选择。为了克服该限制,已经提出了许多惩罚特征选择方法。在R包“ penalizedSVM”中,已实现的惩罚函数L 1 范本和“平滑剪切绝对偏差”(SCAD)为SVM分类任务提供了自动特征选择。

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