生信分析中常见的一种变量筛选的方法LASSO回归,详细解释其定义、应用场景以及结果图的解释。lasso也是机器学习的一种线性回归方法,数据监督学习范畴,和lasso cox、lasso logistic回归有一定的区别。搞懂lasso有助于后续的生信分析以及生信文章的撰写～, 视频播放量 21558
LASSO回归就是一个选择,可以用以筛选变量。 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...
Lasso回归结果与结果图形解读,于2023年12月4日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
正式开始LASSO回归：结果图1展示了模型的性能。横坐标代表log lambda，上横坐标表示非零系数个数，即模型剩余变量数量，纵坐标为回归系数。曲线代表不同变量的系数变化情况。图1的解释：在log lambda=-3时，模型包含7个变量。交叉验证：横坐标为log lambda，上横坐标表示模型剩余变量数量，纵坐标为模型拟...
在使用Lasso回归进行变量筛选后,我们得到了一组系数。系数越大表示对目标变量影响越大,反之则表示影响越小。因此,在解读变量筛选结果时,我们主要关注系数的大小和符号。 首先,找出系数较大且为正的变量。这些变量对目标变量有正向影响,在建立预测模型时应重点考虑它们。其次,观察系数接近于零或为零的变量。这些变量被...
"Lasso回归"是一种在Python中常用的变量筛选方法。在处理包含大量变量的数据集时尤其有用。在本回答中,我们将讨论特定于变量"c"的结果解读。 Firstly, let's understand what Lasso regression does. It is a linear regression model that adds a penalty term to the ordinary least squares equation. This pena...
lasso回归里的lambda lasso回归结果解读,线性回归作为一种回归分析技术,其分析的因变量属于连续型变量,如果因变量转变为离散型变量,将转换为分类问题。回归分析属于有监督学习问题,本博客将重点回顾标准线性回归知识点,并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨,引
#alpha = 1表示lasso回归,alpha = 0表示岭回归 #绘图 plot(model,xvar="lambda",label = TRUE) #结果图1 图1的解释: 下横坐标:log lambda 上横坐标:非零系数的个数,也就是模型剩余的个数 纵坐标:回归系数 曲线:每个曲线代表一个变量 #个人理解:举个例子:这个图意思是: ...
LASSO回归自己研究发现有3个要求 (1):不能有缺失值,所以我们需要删除有缺失值的行 (2):需要把自变量和因变量变为矩阵形式 (3):另外自变量如果有分类变量的话,需要设置为哑变量 #(1)删除有缺失值的行data1<-na.omit(data)#(2)分类变量变为哑变量#ya_x代表自变量为分类变量的哑变量ya_x<-model.matrix(~...