LASSO回归就是一个选择,可以用以筛选变量。 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),不断压缩变量系数,防止模型过度拟合,并解决多重共线性的问题,并达到筛选变量的目的。 LASSO回归要求数据为矩阵形式。 LASSO结果图一般有两张: 下面是本次的代码:会穿插一些图进行解...
1#构造不同的Lambda值 后面的np.logspace就是个函数2Lambdas = np.logspace(-5, 2, 200)#这里是个匿名函数 用来生成均匀的自定义点数3#岭回归模型的交叉验证4#设置交叉验证的参数,对于每一个Lambda值,都执行10重交叉验证5ridge_cv = RidgeCV(alphas = Lambdas, normalize=True, scoring='neg_mean_squared_e...
4 构建Lasso回归模型 前面讲了有关Pipeline对象的知识,直接就可以直接加载框架了,构建Lasso回归模型 4.1 加载模块、构造模型并拟合 这一步几乎和上面创建线性模型类似,不同的就是在于Pipeline对象列表中的内容发生了变化,参数添加了一个alpha,其大...
我正在尝试构建模型并创建网格搜索,下面是代码。原始数据是从该网站下载的(信用卡欺诈数据)。 https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud读取数据后从标准化开始编码。standardization = StandardScaler()credit_card_fraud_df[['Amount']] = standardization.fit_transform(credit_card_fraud_df[['Amount']])...
影响因素厘定Lasso-logistic随机森林将Lasso-logistic模型引入院校评价结果影响因素的厘定研究,以教育部高职"双高"院校为研究个案,相较于支持向量机,决策树等模型,Lasso-logistic能够更高效地压缩筛选出入选"双高"院校的关键解释变量,而且总体预测准确率近80%,模型外推性良好,通过随机森林模型进一步验证了Lasso-logistic结果...
统计术后3 d内训练组、验证组肺部感染发生情况,并比较发生、未发生肺部感染患者临床资料,在训练组中通过Lasso-logistic回归模型分析肺癌术后肺部感染的影响因素,根据影响因素构建肺部感染Lasso-logistic回归列线图预测模型,在验证组中对Lasso-logistic回归列线图预测模型进行外部验证。结果:本研究730例肺癌患者术后肺部...
摘要 目的:构建肺癌根治术后肺部感染的Lasso-logistic回归预测模型,并进行外部验证。方法:将行肺癌根治术治疗的730例肺癌患者,按照7∶3比例随机分为训练组(n=511)、验证组(n=219)。统计术后3 d内训练...展开更多 Objective:To construct a Lasso-logistic regression prediction model for pulmonary infection after...
基于LASSO回归和Nomogram预测经皮肾活检术后出血风险 引导下经皮肾穿刺活检住院患者的临床及影像资料.采用LASSO回归,Logistic回归分析,构建超声引导下肾穿刺活检术后出血的列线图预测模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线,... 李铖铖,梅莞翠,柏刚,... - 《中国医学工程》 被引量: 0发表: 2024年 无症状性颈动脉...