("Predicted_Metabolites","Gene_symbol","pvalue","adjust_R2") d<-d[order(d[,4],decreasing=TRUE),] #d[1:20,c(1,2,4)] y_name=gsub("/", "-", y_name) write.csv(d,file = paste('model/lm_univariant/',y_name,'_rna_univariant_model.csv',sep=""),quote=F,row.names=F) ...
这时候需要进行变量选择(特征选择)。 针对OLS的问题,在变量选择方面有三种扩展的方法: (1)子集选择 这是传统的方法,包括逐步回归和最优子集法等,对可能的部分子集拟合线性模型,利用判别准则 (如AIC,BIC,Cp,调整R2 等)决定最优的模型。 (2)收缩方法(shrinkage method) 收缩方法又称为正则化(regularization)。主要...
These are the two things we need to predict new data. For example, predicting values and computing an R2 value for the data we trained on: y_predicted<-predict(fit,s=opt_lambda,newx=x)# Sum of Squares Total and Errorsst<-sum(y^2)sse<-sum((y_predicted-y)^2)# R squaredrsq<-1-...
score_metric='pseudo_R2',reg_lambda=0.01)# fit the model on the training dataglm.fit(Xtrain,ytrain)# predict using fitted model on the test datayhat=glm.predict(Xtest)# score the model on test datapseudo_R2=glm.score(Xtest,ytest)print('Pseudo R^2 is %.3f'%pseudo_R2)# plot the...
针对OLS的问题,在变量选择方面有三种扩展的方法: (1)子集选择 这是传统的方法,包括逐步回归和最优子集法等,对可能的部分子集拟合线性模型,利用判别准则 (如AIC,BIC,Cp,调整R2 等)决定最优的模型。 (2)收缩方法(shrinkage method) 收缩方法又称为正则化(regularization)。主要是岭回归(ridge regression)和lasso回...
R语言如何和何时使用glmnet岭回归:https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/80406956 实现代码: library(glmnet) model_fit <- cv.glmnet(物种, 环境因子,alpha =0) R2值计算 R2 <- 1-model_fit$cvm[which(model_fit$glmnet.fit$lambda == model_fit$lambda.min)] / var(环境因子)...