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。 模型比较 本文通过交叉验证的方法,...
1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8....
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 lm10.4<-lm(p1~x,weights=...
使用LASSO回归进行Logistic回归的R语言实现 在数据科学与统计建模的领域,LASSO回归(最小绝对收缩和选择算子回归)是一种广泛应用的技术,特别是在处理高维数据时。与传统的线性回归不同,LASSO通过增加一个L1正则化项,能够在减少模型复杂度的同时,提高模型的预测能力。本文将使用R语言中的glmnet包来演示如何通过LASSO回归进...
但是作为一枚研究僧,我们要进可调用R包,退能自己写算法。下面就以logistic模型为例,谈谈lasso在R语言中的算法实现。 首先是一些logistic回归模型加入lasso惩罚项的一些公式(敲黑板!!): 假设样本数为n,变量数为p,惩罚系数为λ。 (Y1,Y2,...Yn)的对数似然函数(loglikelihood)为:l(β,λ)=∑i=1nYiβTXi−...
简介: R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例 R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(上):https://developer.aliyun.com/article/1493440 应用 让我们尝试第二组数据 我们可以尝试各种λ的值 glmnet(cbind(df0$x1,df0$x2), df0$y...
00:00/00:00 R语言惩罚logistic逻辑回归LASSO,岭回归高维变量选择分类模型 tecdat拓端发布于:浙江省2022.09.06 15:58 分享到
upup,lasso回归筛选出来的一部分变量放入多因素logistic回归没有意义这是为什么啊,是不是可以做进一步手动筛选把没意义的剔除重新构建多因素logistic的模型呀? 2023-11-26 17:101回复 璐璐亚麻油 upup,第一步lasso中的x老是报错是为什么呢 2024-04-15 16:41回复 小可爱京京把分类因子转换成数值型的,可以用m <-...
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。
使用R 中的 glmnet 包进行由成组Lasso选出协变量的Logistic模型,通过10折交叉验证,选出最优的λ和最佳cutoff 值,使得 MSE最小。再将 cutoff 值代入模型,选出最重要的变量。最终糖尿病(DM2),高血压(HP2),低密度脂蛋白(LDL)三个变量被选出。其中带+号的表示 IMEM发生的危险因素,带-号的表示 IMEM发生的保护...