lasso_model <- cv.glmnet(X,Y,alpha = 1,lambda = lambdas,nfolds =3) plot(lasso_model) plot(lasso_model$glmnet.fit, "lambda", label = T) #查看具体筛选的变量系数值和Lambda值(lambda.min处) coef<-coef(lasso_model,s="lambda.min") coef #查出lambda.min处的Lambda值 Lambda<-lasso_model$...
logit.model <- glm(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5+指标6,data=Train, family=binomial(link="logit)) logit.result<- as.data.frame(summary(logit.model)$coefficients[, c(1, 4)]) logit.result<- cbind(logit.result, confint(logit.model)) colnames(logit.result) <- c(Coef", "p"...
Zhu K, Lin HY, Gong JM, et al, A postoperative in-hospital mortality risk model for elderly patients undergoing cardiac valvular surgery based on LASSO-logistic regression. Clin Thorac Cardiovasc Surg, 2024, 31(1): 35-43...
LASSO回归通过设置alpha=1来实现。 # 模型训练lasso_model<-glmnet(X,y,family='binomial',alpha=1) 1. 2. 5. 模型评估 接下来,我们可以使用交叉验证来选择最佳的正则化参数(\lambda)。 # 交叉验证set.seed(123)# 为了可复现cv_model<-cv.glmnet(X,y,family='binomial',alpha=1)# 最佳的lambda值best_...
model = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear') model.fit(X_train, y_train) #在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) #输出模型的性能指标 accuracy = model.score(X_test, y_test) print("Accuracy:", accuracy) 在这个示例中,我们首先加载了鸢尾花数据集,然后将数据集划...
from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一些示例数据 np.random.seed(0) X = 2.5 * np.random.randn(1000) + 1.5 # 生成输入特征X res = 0.5 * np.random.randn(1000) # 生成噪声
模型的假设检验(F与T) F检验 提出原假设和备用假设,之后计算统计量与理论值,最后进行比较。 F校验主要检验的是模型是否合理。 导入第三方模块 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection im
[FANG K N, ZHANG G J, ZHANG H Y. Individual credit risk prediction method: Application of a Lasso-lo- gistic model. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2014(2): 125-136. ]方匡南,章贵军,张惠颖. 基于Lasso-logistic模型的个人信用风险预警方法[J]. 2014.方匡南,章贵军,张惠颖. ...
这两篇文章,都是基于Lasso回归筛选变量后构建Logistic/Cox模型并验证。因为第二篇文章多了”生存“数据,故用了Cox模型。之所以这两篇能发高分主要是时效性以及全国的样本库。细心的同学可能已经看到,这两篇文章都是同一个作者,来自广州的呼吸系统疾病国家重点实验室,也就是前几天很火的那位专硕发了80几篇sci的团队...
摘要 目的:构建肺癌根治术后肺部感染的Lasso-logistic回归预测模型,并进行外部验证。方法:将行肺癌根治术治疗的730例肺癌患者,按照7∶3比例随机分为训练组(n=511)、验证组(n=219)。统计术后3 d内训练...展开更多 Objective:To construct a Lasso-logistic regression prediction model for pulmonary infection after...