R语言机器学习论文(五):解释模型 R语言机器学习论文(六):总结 介绍 特征选择(Feature Selection)是机器学习中的一个重要步骤,它涉及到从原始特征集中选择最相关、最有信息量的特征子集,以用于模型训练和预测。这个过程的目的是提高模型的性能、减少计算成本、增强模型的可解释性,并可能提高模型的泛化能力。以下是特征...
5.使用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析 8.r语言中的偏最小二乘pls回归算法 9.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)
r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(上):https://developer.aliyun.com/article/1493896 系数上下限 假设我们要拟合我们的模型,但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。这可以通过upper.limits和lower.limits参数实现 : 通常,我们希望系数为正,因此我们只能lower.limit将其设置 为0。 惩罚因素 ...
弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中,我们为 alpha 参数设置一个 '1' ...
其主要功能包括在一系列λ值网格上计算lasso或弹性网络（Elastic Net）惩罚值。glmnet 算法利用输入矩阵中的稀疏性，实现快速计算正则化路径。它支持多种模型，如线性、逻辑和多项式回归，以及泊松和Cox回归模型。此外，该包还提供了预测、绘图和k折交叉验证等功能。glmnet 解决的问题涉及在覆盖整个λ值网格...
r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-3 https://developer.aliyun.com/article/1489396 多项式模型 对于多项式模型,假设因变量变量的K级别为G = {1,2,…,K}。在这里我们建模 设Y为N×K指标因变量矩阵,元素yiℓ= I(gi =ℓ)。然后弹性网惩罚的负对数似然函数变为 β是系数的p...
使用R解决以下练习。 1. 验证 秩为200,对于任何一个 . 1. 2. gamma <- 2 # 3. 4. # 计算惩罚矩阵 5. XtX_gammaI <- XtX + (gamma * diag(p)) 6. dim(XtX_gammaI) 7. #> [1] 200 200 8. qr(XtX_gammaI)$rank == 200 # ...
损失函数加入 L2L2 正则化项和权重系数 αααα 的就是 RidgeRidge 回归,也称岭回归、脊回归。损失函数的表达式:L(θ)L(θ)=12n(Xθ−Y)T(Xθ−Y)(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+12α||θ||22α||θ||22L(θ)L(θ)=12n(Xθ−Y)T(Xθ−Y)(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+12α||θ||22α...
沿袭使用前面Lasso得到的SKCM.uni-COX2.RData数据(筛选过的单因素预后显著的基因),后面的更多机器学习的推文均会使用该数据,后台回复“机器学习”即可。 代码语言:javascript 复制 #载入R包library(tidyverse)library(survival)library(survminer)library(glmnet)load("SKCM.uni-COX2.RData")module_expr.cox2<-modul...
利用多个算法模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、LGBMR、XGBR)对对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(包括特征工程) 1、LassoR 2、KernelRidgeR 3、ElasticNetR ...