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。 为了比较不同调整参数筛选解释变量的效果, 建立如下三个包含不同协变量的模型并通过十折交叉验证计算判断误差: 1)模型 I:包含所有待选协变量的 Logistic 模型...
为了比较不同调整参数筛选解释变量的效果,建立如下三个包含不同协变量的模型并通过十折交叉验证计算判断误差: 1)模型I:包含所有待选协变量的Logistic模型; 2)模型II:成组Lasso Logistic模型; 3)模型III:仅包含由成组Lasso选出协变量的Logistic模型。 图是三个模型误差曲线图,模型I 的误差为20.6%,模型III 的误差为...
正则化(regularization) 该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。 as_data_frame(y) ## # A tibble: 100 x 1## V1## <dbl>## 1 -1.27...
为了比较不同调整参数筛选解释变量的效果,建立如下三个包含不同协变量的模型并通过十折交叉验证计算判断误差: 1)模型I:包含所有待选协变量的Logistic模型; 2)模型II:成组Lasso Logistic模型; 3)模型III:仅包含由成组Lasso选出协变量的Logistic模型。 图是三个模型误差曲线图,模型I 的误差为20.6%,模型III 的误差为...
(1)包含所有待选协变量的Logistic模型,使用0.5做 cutoff 值。 (2)仅包含由成组Lasso选出协变量的Logistic模型,使用0.5作 cutoff 值。 将这两种情景与本文提出的方法作比较,得出的结果如下表所示: 在本研究中,研究者利用二分类响应变量和30个待选协变量(连续、二分类、多分类有序)建立模型。为了比较不同调整参数...
逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战,惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计,且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、岭回归。
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。
lasso回归r语言代码 r语言logistic回归代码 1.分组数据的Logistic回归模型 下面我们以一道例题来说明,R软件中实现分组数据的logistics回归模型: 代码实现如下: data10.4<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/data10.4.csv",head=TRUE) # data10.4中保留的p1变量为逻辑变换后的变量...
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。
具体而言,模型使用logistic函数(也称为sigmoid函数)来建立自变量和待预测结果之间的关系。logistic函数将自变量的线性组合映射到一个0到1之间的概率值,表示该样本属于某个特定类别的概率。 在构建模型时,需要确定每个协变量的系数(也称为权重),以及和结果之间的关系。通常使用最大似然估计方法来确定这些系数,以最大化模...