特征选择（feature selsection）是机器学习最重要的步骤，如果说算法决定了模型的下线，那么特征就决定模型的上线；另外，需要注意不是说用尽可能多的特征得出的模型表现越好，有些时候数个特征就能得到理想的结果。
Boruta采用随机森林的办法抽取特征、打乱特征顺序计算特征的重要性
#1.安装特征选择包Boruta
if(!requireNamespace('Boruta',quietly=T))
install.packages('Boruta')
library('Boruta')
# ?Boruta #查看使用方法
#2.理解数据
#下载mlbench（Machine Learning Benchmark Problems）数据集
if(!requireNamespace('mlbench',quietly=T))
install.packages('mlbench')
library('mlbench')
data('Ozone') #载入mlbench的数据集Ozone
help(Ozone) #查看数据集内容
#这是一份洛杉矶在1976年臭氧污染的数据，数据框格式，366个观测值（每一个观测值即是1天），13个变量（包括第几天，每天中最大的1小时平均臭氧量、风速、湿度、温度、能见度等）。想要研究的问题就是如何预测日最大臭氧量。
summary(Ozone) #每个特征的五分位数统计
rawdim<-dim(Ozone) #查看有多少行多少列数据
head(Ozone) #查看前10行数据，发现在7、8、9等列存在缺失值
Ozone <- na.omit(Ozone) #删掉含有缺失值的观测值（行），只要存在缺失值就去掉（NA>=1）；对于空值，可以先赋值给NA，再按此法处理
head(Ozone) #检查去掉缺失值后的数据
rawdim[1]-dim(Ozone)[1] #可知去掉了163行含有NA的缺失值
#3.Feature selecton
set.seed(1) #设置随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列,便于在线这里的结果
Boruta.Ozone <- Boruta(V4 ~ ., data = Ozone, doTrace = 2, maxRuns = 500,getImp = getImpRfZ)
#V4 ~ .,待分析模型的公式，左边是因变量，右边是自变量，'.'表示除开因变量列的其他所有列
#data = Ozone，公式要分析的数据
#doTrace =2,唠叨模式，0不唠叨，3最唠叨（详细）
#maxRuns = 500,计算importance的最大迭代次数，当要保留暂时属性时（Tentative feature）应提高该值。
#getImp = getImpRfZ，用来衡量属性重要性的计算方法，默认使用随机森林整合平均下降精度的Z-scores，该值越大说明该属性越重要。
Boruta.Ozone #报告整体决策情况
#str(Boruta.Ozone) #str()展示Boruta数据对象的内部结构
#Boruta对象最重要的是finalDecision，包含3个类型：Tentative暂时/待定特征（不足以接受或者拒绝），Confirmed接受的特征，Rejected拒绝特征
#Boruta.Ozone$finalDecision #查看每个特征的最终决定情况（去或留）
#Boruta.Ozone[["finalDecision"]][["V1"]] #查看特征1的（第一列）的决定情况，list取值操作
#Boruta.Ozone[["ImpHistory"]] #记录着每个特征的重要性得分
write.table(Boruta.Ozone$finalDecision,'FinalDecision.txt',sep="\t",quote=F,col.names=F)
plot(Boruta.Ozone) #横轴是feature,纵轴是重要性得分，分越高，说明该特征越重要，红色boxplot表示rejected，绿色块confirmed
#由结果可知，V9,V8,V12即'Temperature (degrees F) measured at El Monte, CA','Temperature (degrees F) measured at Sandburg, 'Temperature (degrees F) measured at Sandburg, CA','Inversion base temperature (degrees F) at LAX'，说明温度对于预测日最大臭氧量影响最大。
#同时会输出3个额外的表征，shadowMin，shadMean,shadMax是判别FinalDecision的依据
confirmedFormula<-getConfirmedFormula(Boruta.Ozone) #获得confirmed特征的公式，用于后续的建模
Confirmed.Boruta.Ozone <- Boruta(confirmedFormula, data = Ozone, doTrace = 2, maxRuns = 500,getImp = getImpRfZ)
Confirmed.Boruta.Ozone #验证之前的结果
