lasso回归的特色就是在建立广义线型模型的时候,这里广义线型模型包含一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变,除此之外,无论因变量是连续的还是离散的,lasso都能处理,总的来说,lasso对于数据的要求是极其低的,所以应用程度较广;除此之外,lasso还能够对变量进行筛选和对模型的...
这里最大的区别是,LASSO是一个特征选择,通过LASSO,一些特征没有了。 但是,PCA是特征转换,降维后的每一个新的维度,其实都包含了原有特征的信息(只是占比不同),但是,降维后的新的维度,丢失了原有维度的语义信息。 比如一个包含温度和大小的特征,降为一维,LASSO以后,就留下了温度或者大小某一个维度。但是PCA以后...
6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析 8.R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 9.R语言主成分分析(PCA)葡萄酒可视化:主成分得分散点图和载荷图
1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析 3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例 4.R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归 5.使用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7...
本文通过PCA主成分、lasso、岭回归对数据进行降维分析,既能起到对相关的预报因子限制的作用保证了预测结果的稳定性,又不至于掩盖预报因子的贡献以至于丧失模型预测的准确性。 读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=read.csv("E:/climate_change_download_0 (1).csv")data=na.omit(da...
本文通过PCA主成分、lasso、岭回归对数据进行降维分析,既能起到对相关的预报因子限制的作用保证了预测结果的稳定性,又不至于掩盖预报因子的贡献以至于丧失模型预测的准确性。 读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=read.csv("E:/climate_change_download_0 (1).csv")data=na.omit(da...
LASSO 和 PCA 都是降维方法，它们都可以用于降低数据集中的维度数。它们对输入数据的要求是不同的。LASS...
1、LASSO LASSO全称least absolute shrinkage and selection operator,本身是一种回归方法。与常规回归方法不同的是,LASSO可以对通过参数缩减对参数进行选择,从而达到降维的目的。说到LASSO,就不得不说岭回归,因为LASSO就是针对岭回归不能做参数选择的问题提出来的。关于岭回归的解释,可以参照我的另一篇文章预测数值型...
1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。 LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator, Tibshirani(1996)) 该方法是一种压缩估计,通过构造一个罚函数得到一个较为精炼的模型,使得压缩一些系数,同时设定一些系数为零。英雌保留了子集收缩的优点,,是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso 的基本思想是在...
1、LASSO LASSO全称least absolute shrinkage and selection operator,本身是一种回归方法。与常规回归方法不同的是,LASSO可以对通过参数缩减对参数进行选择,从而达到降维的目的。说到LASSO,就不得不说岭回归,因为LASSO就是针对岭回归不能做参数选择的问题提出来的。关于岭回归的解释,可以参照我的另一篇文章预测数值型...