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),不断压缩变量系数,防止模型过度拟合,并解决多重共线性的问题,并达到筛选变量的目的。 LASSO回归要求数据为矩阵形式。 LASSO结果图一般有两张: 下面是本次的代码:会穿插一些图进行解释 .libPaths()#查看R包安装位置setwd("C:/...
通过由成组Lasso选出协变量的Logistic模型分析,最终2型糖尿病(DM2),高血压2期(HP2),低密度脂蛋白(LDL)三个变量被选出。 通过预测结果可以看出,TPR 达到了 96.96%,TNR 达到了 97.1%,FPR 为2.9%,FNR 为 3.03%,说明本文的Logistic预测模型拟合的很好,对解决实际问题很有意义。 模型比较 本文通过交叉验证的方法,...
它结合了Lasso回归和逻辑回归的方法。Lasso回归是一种用于特征选择和正则化的线性回归方法,它倾向于将参数稀疏化,即将一些参数设为零,从而获得更简单的模型。逻辑回归则是一种常用的分类算法,适用于二分类或多分类问题。 组Lasso Logistic模型通过结合Lasso回归和逻辑回归的思想,旨在同时实现特征选择和分类任务。它在建模...
6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标
通过由成组Lasso选出协变量的Logistic模型分析,最终2型糖尿病(DM2),高血压2期(HP2),低密度脂蛋白(LDL)三个变量被选出。 通过预测结果可以看出,TPR 达到了 96.96%,TNR 达到了 97.1%,FPR 为2.9%,FNR 为 3.03%,说明本文的Logistic预测模型拟合的很好,对解决实际问题很有意义。
此类系统预测指标繁多,预测难度大,难以在基层医疗机构实现。广州市职业病防治院王雅琪等撰文《百草枯中毒预后的lasso-logistic回归分析预测模型的建立》拟探索一种简单、易用、快速的死亡风险预测系统,对评估百草枯中毒的严重程度、提高患者生存...
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型:Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型,有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL,得出误差率和变量数目的图。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型:Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型,有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL,得出误差率和变量数目的图(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型:Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型,有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL,得出误差率和变量数目的图。
通过由成组Lasso选出协变量的Logistic模型分析,最终2型糖尿病(DM2),高血压2期(HP2),低密度脂蛋白(LDL)三个变量被选出。 通过预测结果可以看出,TPR 达到了 96.96%,TNR 达到了 97.1%,FPR 为2.9%,FNR 为 3.03%,说明本文的Logistic预测模型拟合的很好,对解决实际问题很有意义。