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") 交叉验证 通过交叉验证找到最优的lambda值。 ### 交叉验证 fit_cv <- cv.glmnet(train.x, train.y, family = "cox", a...
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...
Cox回归是一种生存分析方法,用于研究多个变量对生存时间的影响。Cox回归模型是一种半参数模型,不需要对生存时间分布做出假设,因此在实际应用中比较灵活。Cox回归模型通过最大化部分似然函数来估计模型系数,从而得到每个变量对生存时间的影响。 将Lasso回归和Cox回归结合起来,可以形成一种新的分析方法——Lasso Cox回归分...
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')#原发...
多元线性回归模型的总体检验应用方差分析,即因变量y的总体变异可以被分解为两部分:一部分是由回归引起的变异;另一部分是由残差引起的变异,即不能由回归模型解释的部分。对模型总体检验的统计假设: 多元线性回归分析也可以得到拟合回归模型的复确定系数R2,它表示因变量y的总变异被所有自变量x所能解释的总分占的比例,反...
单因素Cox:对每个因素进行分析。 多因素Cox:将所有关键因素一起分析。 Logistic回归分析只考虑了终点事件的出现与否,但恶性肿瘤等随访研究中,还需要考虑观察对象达到终点所经历的时间长短。 生存分析就是将终点事件的出现与否和达到终点所经历的时间长短结合起来分析的一类统计分析方法。其包含的具体统计过程如下: ...
2|构建生存分析对象,以进行下一步构建lasso回归: 3|通过glmnet函数中的设置family参数定义采用的算法模型,比如设置cox,则如下: 包自带的绘图如下: 4|Lasso回归最重要的就是选择合适的λ值,可以通过cv.glmnet函数实现 结果如下: 基于该图选择最佳的λ,一般可以采用两个内置函数实现cvfit$lambda.min和 cvfit$lambda...
一、基于原生Python实现Lasso回归(Lasso Regression)Lasso算法（Least Absolute Shrinkage and Selection ...
Lasso Cox回归是一种经典的半参数回归模型,它结合了Lasso回归和Cox比例风险模型的优点。Lasso回归是一种基于L1正则化的线性回归方法,可以通过最小化残差平方和加上L1正则项来估计系数。Cox比例风险模型则是一种用于研究时间事件数据的方法,它假设风险函数与线性函数的斜率成比例。 3.Lasso Cox回归参数的含义 在Lasso ...
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交叉验证图形 ...