Lasso算法是一种处理多重共线性数据的回归方法,它通过在代价函数中引入惩罚项来筛选模型中的有效变量。讲解中提到Lasso的特点是能够将某些系数压缩至零,从而实现变量的选择,这与Ridge回归有一定的区别。Lasso借助一阶惩罚函数,而Ridge使用二阶。在讲解中进一步解释了正则化参数λ的作用,该参数能够控制惩罚力度,影响系数...
alpha=1表示搭建Lasso回归模型,若因变量为连续型因变量则使用family = "gaussian",若为二分类变量则使用family="binomial"。通过plot()可以做图观察模型的系数是如何变化的:图中的每一条曲线代表了每一个自变量系数的变化轨迹,纵坐标是系数值,上横坐标是此...
#第三，指定自变量和因变量，并设置为矩阵形式 #咱们先把上面的哑变量和原来数据集自变量的连续变量合...
01模型简介随着海量电子病历的挖掘,影像学、基因组学等数据进入医学统计分析,经常会面临对高维变量特征选择的问题,Lasso回归是在线性回归模型的代价函数后面加上L1范数的约束项的模型,它通过控制参数lambda进…
LASSO回归：即在常用的线性模型、logistic回归模型、cox回归模型中，添加惩罚函数Lamuda(λ)，不断压缩变...
Lasso回归 01模型简介 随着海量电子病历的挖掘,影像学、基因组学等数据进入医学统计分析,经常会面临对高维变量特征选择的问题,Lasso回归是在线性回归模型的代价函数后面加上L1范数的约束项的模型,它通过控制参数lambda进行变量筛选和复杂度调整,被广泛的用到医学领域。
当你使用Lasso回归（通常使用glmnet包）时，一种简单的方法来提取系数不为零的变量是使用coef函数。以下...