有了一些RNA / miRNA 表达量数据,或其他任意特征,想看一下哪些特征与生存情况相关,并构建预测模型的,由于生存情况要联合生存状态和时长一起考虑,而不是一个单纯的符合正态分布的y,所以要选用Lasso Regression-Cox mode算法(简称Cox),或者通过随机森林算法(简称RF)来做特征选择和权重分析。 基础版的分析思路: 放入...
matploblib：用于绘图可视化make_regression：该函数用于生成一个回归问题的数据集，可以设置样本数、特征数...
lasso cox regression analysisLasso Cox回归分析是一种结合了Lasso回归和Cox回归分析的统计方法。这种方法在生物信息学、医学和其他领域中被广泛应用,用于研究多个变量对生存时间的影响,尤其是在存在多重共线性和变量个数大于样本量的情况下。 Lasso回归是一种线性模型,通过添加一个惩罚项来压缩模型系数,从而实现变量...
The multivariable Cox regression model fitted using these seven variables showed medium prediction ability, with an AUC of 0.840 in the training set and 0.756 in the testing set. Conclusions: Pathological stage, tumor size, the number of total lymph nodes, the number of ...
Kaggle房价预测 lightgbm、xgboost、LassoRegression Kaggle题目传送门 树蛙数据挖掘<\del>作业,看见Kaggle上有许多优秀的kernel,准备学习一波 先占个坑 最近ddl有点多,Kaggle这个比赛我打了三天就不打了,最后结果前4%。用了之前数据挖掘比赛中学到的不少方法,但是也有一些想法因为时间原因自己没有实现(主要是datamining)...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import train_test_split as TTS housevalue = fch() X = pd.DataFrame(housevalue.data) ...
mode表示我们输入的模型的参数类型,同cv.lars函数。 S表示通过cv.lars确定的最优解步数或者beta值。 示例程序: res=predict(object,newx=x[1:5,],s=fra,type="fit", mode="step") 如上图得到我们想要的预测结果。
R函数是 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 thresh=function(x,a){sign(x)*pmax(abs(x)-a,0)} 要解决我们的优化问题,设置 这样就可以等效地写出优化问题 因此 一个得到 同样,如果有权重ω=(ωi),则按坐标更新将变为 计算此分量下降的代码是 ...
从图1可以看出通过lasso回归得到的R^2为0.426,较低。标红的部分是在进行lasso回归时,自变量被选入的顺序。下面用图表的形式显示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plot(lar1) 可以看到图2中的竖线对应于lasso中迭代的次数,对应的系数值不为0的自变量即为选入的,竖线的标号与图1中的step相...
常用的正则化项包括参数的 L1-norm(范数)、L2-norm以及两者的加权混合项,对应的模型优化方法为 LASSO、岭回归(ridge regression)和弹性网络(elastic-net)。本文侧重于 LASSO 方法,LASSO 的特点是可以使部分特征的模型系数完全为0,从而达到...