急问有关SVM，randomforest的问题（gene expression data） - Statistics版

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Statistics版 - 急问有关SVM，randomforest的问题（gene expression data）

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s***1
发帖数: 343

分别用randomForest，e1071做random forest和svm，用ipred做cv。
刚开始的时候用iris练了RBF条件下的SVM，挺顺利的。但是上了实际基因数据就出问题
了。observation虽然只有不到200个，但是predictor var有差不多几万个（
microarray得到的数据）。
问题一：
老板要求试一下linear SVM，可是我发现ipred package里的errorest.SVM function好
像不能用于linear。没有kernel="linear"的argument。
我于是后来只好用e1071的svm function（cross=10），然后用它自带的accuracies，
并平均一下这10个error值来看error rate，这种方法是不是不对？（我出来的结果很
奇怪，20个cost值各跑了一遍，error rate有10多个是一模一样的，但是想不明白问题
出在哪里）
有什么function可以直接算linear SVM的cv error rate吗？
问题二：
randomForest function当读入几万个 predictor var以后就crash了。我之前从没做过
大数据量的，请问大家这种大数据量的predictor vars一般怎么做randomforest呢？
多谢了！

r*****o
发帖数: 140

SVM我不熟。
但是我用randomForest做过GWAS。一般而言，如果predictor间有相关，importance
score可能会biased。所以我们一般先按照SNP间的LD去掉一部分marker。同时，盲目地
将一大堆噪音SNP加入RF，效果也不一定好，所以我们往往先优选一部分，这样下来，
做RF的SNP只有1万左右。用R还是可以做得。
如果你真的有几万个，建议你用randomJungle，速度快一点。

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