总结,Lasso回归是一种非常强大的机器学习技术,它可以自动剔除不相关变量,解决多元共线性问题,也可以结合L1范数和L2范数,方便求解参数估计,甚至可以用来优化大规模问题,在变量筛选时,Lasso可以用来筛选类别型变量、文本变量、维数变量和连续变量,通过添加单调性过程可以有效地筛除重复的变量或者相关性较低的变量,是一个令...
# Lasso筛选变量动态过程图la.eq <- glmnet(X, y, family="gaussian", intercept = F, alpha=1) # plotplot(la.eq,xvar = "lambda", label = F)# 也可以用下面的方法绘制#matplot(log(la.eq$lambda), t(la.eq$beta),# type="l", main="Lasso", lwd=2)Lasso筛选变量动态过程图 我们...
Lasso回归是一种利用L1范数惩罚的线性回归方法,其优化目标函数如下: min ||y-Xβ||^2 + λ||β||_1 其中,y为因变量向量,X为自变量矩阵,β为回归系数向量,λ为惩罚参数。L1范数惩罚可以使得部分回归系数被压缩到零,从而实现变量的筛选效果。 2. Lasso回归的优势 与传统的逐步回归方法相比,Lasso回归可以同时...
lasso回归(Least AbsoluteShrinkage and Selection Operator)是一种融合了正则化和回归分析的统计方法。它通过对目标变量与相关自变量之间的关系进行建模,从而筛选出与目标变量相关性较强的自变量。lasso回归在模型拟合过程中引入了L1正则化项,可以将某些自变量的系数收缩到零,从而实现变量筛选的目的。 二、基因研究中的lass...
在Python中使用Lasso回归进行变量筛选是一个常见的做法,可以帮助我们识别和保留对目标变量有显著影响的特征。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 导入必要的Python库 首先,我们需要导入一些Python的数据处理和机器学习库,如numpy、pandas和sklearn。 python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_...
就像有个变量是这个人每天早上穿啥颜色的袜子,你说这跟喜不喜欢吃火锅能有啥关系啊?这在lasso回归的“考试”里啊,那就是个妥妥的“学渣”,得个低分,然后就被淘汰出局啦。 咱再说说这筛选的条件啊。这条件就像是给这场“考试”定的规则。比如说,有个条件就是看这个变量能不能让咱的模型变得更简单。为啥要...
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...
family = "poisson"代表拟合poisson回归模型 family = "multinomial"代表拟合多分类logistic回归模型 alpha = 1表示lasso回归,alpha = 0表示岭回归 set.seed(123) fit <- glmnet(train.x, train.y, family = "cox", alpha = 1) plot(fit, label = T, xvar = "lambda") ...
Lasso筛选变量的原理是基于Ridge Regression(岭回归),它是线性回归的一种拟合方法,主要优点是能够有效地处理较多变量时重要变量不易被屏蔽问题。与Ridge Regression不同,Lasso筛选变量更进一步增加了参数系数绝对值之和的约束条件,也就是所谓的L1正则,它会导致模型中部分参数因惩罚而缩减为0,也就是选取出最有影响力的...
lasso回归筛选变量 lambda设置 lasso回归数据集 身高体重 #还是先导入要用的包,没下载的要先去下载依赖包 import pandas as pd import statsmodels.api as sm from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot import plotly.graph_objs as go init_notebook_mode(connected=True) #此句的作用是用来设置...