#data1$status:代表生存结局 两者的顺序不能颠倒 #3 正式开始LASSO回归 #下面是LASSO回归的包 library(glmnet) model<-glmnet(x,y,family = "cox",alpha = 1) #family = "binomial"代表拟合二分类logistic模型 #family = "gaussian"代表拟合线性回归模型 #family = "cox"代表拟合cox比例风险回归模型 #family...
hdnom是专门为正则化cox回归设计的R包,可以实现多种类型lasso回归的列线图绘制、内外部验证、校准曲线绘制、模型比较等。 该包的github地址是:https://github.com/nanxstats/hdnom/,它的作者和ggsci的作者是同一个人。 hdnom支持常规lasso、自适应lasso、弹性网络、自适应弹性网络、MCP、SCAD等多种方法,每种方法由...
这个cox数据共包含两个数据,但都是矩阵,我们需要给其整理成一个是包含30个基因在1000个病人样本中的表达,另一个是每个患者的生存状态和生存时间,生存时间以年为单位,如下: 2|构建生存分析对象,以进行下一步构建lasso回归: 3|通过glmnet函数中的设置family参数定义采用的算法模型,比如设置cox,则如下: 包自带的绘图...
值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径 正则化(regularization) 该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高
我们先来进行一个lasso的cox模型 glmnet包只能接受矩阵形式的数据,我们要分别进行转换 先把结局和时间提取出来 y<-bc$status time<-bc$time 1. 2. 把id,结局变量,时间变量和一个乱七八糟的变量删掉 data1<-bc[,-c(1,8,11,12)]##把id,结局变量,时间变量和一个乱七八糟的变量删掉 ...
该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。 as_data_frame(y) ## # A tibble: 100 x 1 ...
第五行,做cox回归的人都知道,在设置应变量,生存时间和生存状态; 第六行是最关键的一行,调用glmnet包中的glmnet函数,注意family那里一定要制定是“cox”,如果是做logistic需要换成'binomial'。 第七行代码是输出模型,一般情况下会给出soultion path,具体可以看出在每一步筛选到的变量; ...
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 ...
r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(上):https://developer.aliyun.com/article/1493896 系数上下限 假设我们要拟合我们的模型,但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。这可以通过upper.limits和lower.limits参数实现 : 通常,我们希望系数为正,因此我们只能lower.limit将其设置 为0。
该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。 as_data_frame(y) ## # A tibble: 100 x 1## V1## <dbl>## 1 -1.2748860## 2 1.8434251#...