R语言——Ridge和Lasso回归分析 一般线性回归是用均方误差作为损失函数,也就是最小二乘法,但为了防止模型的过拟合,在建立线性模型时经常需要加入正则化项,一般有L1正则化和L2正则化。所谓正则化,就是通过在模型中添加… 宇智波带土发表于带土的R语... 如何进行高维变量筛选和特征选择(一)?Lasso回归 小易学统计 ...
glmnet包可以实现lasso回归、岭(ridge)回归、弹性网络(elastic-net),它非常强大,可以用于线性回归、逻辑回归和多项式回归模型、泊松回归、Cox模型、多响应高斯模型和分组多项式回归的Lasso或弹性网络正则化路径拟合,并且效率极高。 我们主要介绍它的lasso回归功能,主要是因为lasso可以把变量的系数变为0,达到筛选变量的目的。
首先我们要下载R的glmnet包,由 LASSO 回归的发明人,斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。 加载需要的包,导入数据(还是我们既往的SPSS乳腺癌数据),删除缺失值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 library(glmnet)library(foreign)bc<-read.spss("E:/r/Breast cancer survival agec.sav",use.value.labels...
%Dev: 表示模型解释的响应变量方差的百分比,也可以被理解为模型拟合优度的一种衡量。在这里,%Dev是82.11%,表明该Lasso模型能够解释大约82.11%的响应变量方差,这是一个相对较高的值,表示模型拟合得较好。 Lambda: 这是用于拟合模型的lambda参数的值。Lambda为0.8007,这是通过交叉验证确定的最优值,用于在模型复杂性(...
运行lasso回归并绘制结果图 model <- glmnet(x, y, family="binomial", nlambda=100, alpha=1)plot(model, xvar="lambda", label=TRUE) # 使用默认的R base绘图功能来展示结果 这个图表应该能满足我们对结果展示的基本需求。许多文章都采用了类似的绘图方式，我们也相信它能帮助我们更好地理解和解释lasso回归...
Lasso回归及其R语言操作 Lasso回归形式: 确定lamda使得RSS-lamda*sum(Bi)最小,RSS为普通最小二乘估计的回归平方和。 作用: 确定哪些变量更重要,lamda从0到1过程中,哪些变量的系数最慢趋于0,则这些变量相对更重要。 R语言代码: library(glmnet) set.seed(1)...
在R语言中,可以使用glmnet包来实现LASSO回归。 首先,我们需要安装并加载glmnet包: ```R install.packages('glmnet') library(glmnet) ``` 接下来,我们需要准备数据集。假设我们的数据集包含了n个观测值和p个预测变量。数据集应该被分成两个部分:一个用于训练模型,一个用于评估模型的性能。我们可以使用R中的...
本章是基于Lasso回归筛选变量后,构建Cox回归临床预测模型,并绘制Nomogram图。Cox模型是一种半参数模型,该模型以生存结局和生存时间为因变量,分析多个因素对生存期的影响,常用RR来量化这种结果,绘制Nomogram列线图实现个体预测。 02 案例研究 本文数据收集了83例癌症患者的生存资料,包含患者年龄、性别、癌症分期等。研究...
在R语言中进行多重插补后,基于Cox比例风险模型进行Lasso回归,可以按照以下步骤进行: 1. 在R语言中执行多重插补 多重插补(Multiple Imputation, MI)是一种处理缺失数据的方法,通过生成多个完整的数据集来减少由于缺失数据导致的不确定性。在R语言中,可以使用mice包来执行多重插补。 r # 安装并加载必要的包 install...
Lasso回归的R语言实现 在R语言中,我们通常使用glmnet包来实现Lasso回归。下面我们将通过一个简单的示例来演示Lasso回归的过程。 步骤1:安装和加载所需的包 首先,确保我们已安装了glmnet包。如果未安装,可以运行以下命令安装。 install.packages("glmnet")