glmnet包可以实现lasso回归、岭(ridge)回归、弹性网络(elastic-net),它非常强大,可以用于线性回归、逻辑回归和多项式回归模型、泊松回归、Cox模型、多响应高斯模型和分组多项式回归的Lasso或弹性网络正则化路径拟合,并且效率极高。 我们主要介绍它的lasso回归功能,主要是因为lasso可以把变量的系数变为0,达到筛选变量的目的。
lassofit <- glmnet(X, Y, family = "binomial",alpha = 1) plot(lassofit,label = T) plot(lassofit, xvar = "lambda", label = TRUE) plot(lassofit, xvar = "dev", label = TRUE) print(lassofit) #交叉验证 set.seed(12345) lasso_model <- cv.glmnet(X,Y,alpha = 1,lambda = lambda...
总结来说,使用R语言的glmnet包进行LASSO回归涉及到选择合适的模型、拟合数据、正则化参数的选择和模型的解释与验证等步骤。通过交叉验证来确定正则化强度,并通过模型系数来进行特征选择,这使得glmnet成为一个强有力的工具,特别是在处理拥有大量特征的数据集时。 相关问答FAQs: 1. LASSO回归是什么?如何使用R语言的glmnet...
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的。该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。 glmnet解决以...
f1=glmnet(x,y,family="binomial",nlambda=100,alpha=1)#这里alpha=1为LASSO回归,如果等于0就是岭回归 #参数 family 规定了回归模型的类型: family="gaussian"适用于一维连续因变量(univariate) family="mgaussian"适用于多维连续因变量(multivariate)
运行lasso回归并绘制结果图 model <- glmnet(x, y, family="binomial", nlambda=100, alpha=1)plot(model, xvar="lambda", label=TRUE) # 使用默认的R base绘图功能来展示结果 这个图表应该能满足我们对结果展示的基本需求。许多文章都采用了类似的绘图方式，我们也相信它能帮助我们更好地理解和解释lasso回归...
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的。该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。
使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net 对这些预测模型进行评估 1.1 数据集 在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。 该数据集由两个对象组成:
1. 安装和加载glmnet包 首先,我们需要先安装glmnet包。打开R控制台,并执行以下命令: AI检测代码解析 install.packages("glmnet") 1. 安装完成后,我们可以加载glmnet包: AI检测代码解析 library(glmnet) 1. 2. 准备数据 接下来,我们需要准备用于Lasso回归的数据。在这个示例中,我们使用UCI机器学习库中的波士顿房价...
2. R语言中的LASSO回归 在R语言中,我们可以使用glmnet包来实现LASSO回归。首先,我们需要安装并加载glmnet包: AI检测代码解析 install.packages("glmnet")library(glmnet) 1. 2. 接下来,我们可以使用cv.glmnet函数来进行交叉验证,以选择最佳的正则化参数(\lambda)。