生信分析中常见的一种变量筛选的方法LASSO回归,详细解释其定义、应用场景以及结果图的解释。lasso也是机器学习的一种线性回归方法,数据监督学习范畴,和lasso cox、lasso logistic回归有一定的区别。搞懂lasso有助于后续的生信分析以及生信文章的撰写～, 视频播放量 25542
基于Cox模型Lasso回归结果解读和R代码实现 .libPaths()#查看R包安装位置 setwd("C:/Users/12974/Desktop/百度经验/03R语言图形绘制/04Lasso回归结果解读和R代码实现")#设置工作空间 getwd()#加载工作空间 ### library(rms) head(lung) 本例使用的是rms包里的lung数据集 #图1:数据情况介绍 #inst:机构代码 #t...
该平台功能强大,可以处理二分类和生存资料结局,缺点在于要收费,仅注册当日免费,所以小谱又找了几款免费的云平台,不过只能做生存资料的Lasso回归分析。4.2当因变量为生存资料结局,比如Sangerbox平台(网址:http://sangerbox.com/)下生信列表中的Lasso-cox回归分析工具。该工具需要复制粘贴样本生存信息(样本名SampleName+生...
LASSO-Cox回归:将LASSO回归和Cox比例风险回归相结合,用于从高维数据中选择预测生存结局的关键变量。 其原理:LASSO回归通过在损失函数中加入L1正则化项来实现特征选择和降维。它能够较好地解决回归分析中的多重共线性问题,并且能够很好地解释结果。 1.先加载数据 library(tidyverse) library(survival) data("pbc") #原...
♦ 残差ei之间相互独立;如果不满足会导致结果出现误导。 ♦ 残差服从正态分布;如果不满足会导致统计检验结果出现偏倚。 (三)多元线性回归分析的步骤 1. 估计参数 多元线性回归模型的参数估计方法有普通最小二乘法、最大似然法和矩估计。一般情况下,采用的是最小二乘法,即使得残差平方和最小的方法。令参数βj...
在进行Cox回归分析前,如果样本不多而变量较多,建议先通过单变量分析(KM法绘制生存曲线、Logrank检验等)考察所有自变量与因变量之间的关系,筛掉一些可能无意义的变量,再进行多因素分析,这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大,也不建议把所有的变量放入方程直接分析,一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系,确定自变量进...
序言 LASSO-Cox回归整合LASSO回归与Cox比例风险回归，旨在高维数据中挑选关键生存结局预测变量。其原理：LASSO回归在损失函数中加入L1正则化项，实现特征选择与降维，适用于多重共线性问题，解释结果能力良好。步骤：1. 加载数据 2. 分割数据集为训练与测试 3. 运行LASSO-Cox回归 4. 绘制CV-LASSO交叉验证...
前面已经讲述了单因素和多因素Cox回归在生存数据变量筛选中的应用。今天介绍LASSO回归进行变量筛选。LASSO回归主要通过生成一个惩罚函数对回归模型中的变量系数进行压缩，从而防止过拟合并解决高度共线性问题。下面我们就看R语言实现LASSO回归的具体过程。1、安装并加载所需要的R包 2、读取数据并查看数据 第1列的num.为...
简介: R实战|从文献入手谈谈logistic回归、Cox回归以及Lasso分析(一) reg Logistic回归分析 Logistic回归 (Logistic regression)属于「概率型非线性回归」,是研究二分类 (可扩展到多分类)观察结果和一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。在流行病学研究中,经常需要分析疾病与各危险因素之间的关系,如食管癌的发生...