回帰と分類の両方を行うRの機能選択パッケージ

私はRが初めてです。今、機械学習を学習しています。この質問が非常に基本的なものであると思われる場合は、大変申し訳ありません。Rで優れた機能選択パッケージを探しています。Borutaパッケージを使用しました。これは良いパッケージですが、分類にのみ役立つと読みました。

回帰タスクのためにRで機能選択を実装したいと思います。キャレットパッケージのドキュメントを読みましたが、私のレベルでは、理解するのは非常に困難です。

誰かが私に良いチュートリアルを教えてくれたり、機能選択のために良いパッケージやRで最も頻繁に使用されるパッケージをリストしたりできますか？

任意の助けをいただければ幸いです。前もって感謝します。

あなたも見持つことができFSelector、varSelRFを。FSelectorには、たとえばカイ二乗検定、情報理論（エントロピー、相互情報、ゲイン比など）、機能間の相関関係、整合性などに基づいた機能選択のための複数の関数が含まれています... varSelRFは便利なパッケージです後方変数除去と重要度スペクトルを備えたランダムフォレストを使用した特徴選択用。

あなたが見てきました機械学習・統計学習脇CRANタスクビューキャレットとBorutaかなりの数の他のパッケージが記載されていますか？

一般的に、機能の選択に関する特定の統計手順を理解していない場合、それについてターゲットを絞った質問をする方が良い場合があります。次のCVリンクは、出発点と同じくらい便利です：自動モデル選択のアルゴリズム。

ランダムフォレストフィーチャ選択（およびその他）を備えたRattleをお勧めします。それは素晴らしいGUIと非常に使いやすいです。

なげなわ回帰によるGLMNETは、機能選択を行います。

さらに、Caretパッケージには機能の選択方法も用意されています。こことここに、機能選択の使用に関するチュートリアルがいくつかありCaret packageます。最近、TikkaとHollménによるSISALアルゴリズムに基づく機能選択パッケージがCRANで利用可能になりました。