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。
qplot(Sepal.Length, Sepal.Width, data = iris, colour = Species, shape = Species, main = "绘制花萼长度和花萼宽度的散点图") qplot(Wind,Temp,data=airquality,colour=Month) 1. 2. 3. 分面板散点图 qplot(Sepal.Length, Sepal.Width, data = iris, geom = c("point", "smooth"), facets = ...
LASSO 回归也叫套索回归,是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩,达到防止过度拟合,解决严重共线性的问题,LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出,目前在预测模型中应用非常广泛。在新…
6|美化lasso图,产生如下的图: 代码如下,我们将代码封装在plot_lasso.r里面,只需要source即可,如下:
套索(lasso)是回归模型的变量选择方法,最初应用于普通最小二乘法(OLS)回归。套索最好被描述在模型参数,其中具有特定常数作为上限的绝对值和的约束。相比OLS参数估计,使用Lasso获得的估计通常是更准确,允许该模型的更好的解释。 特发性黄斑视网膜前膜发生相关因素实证分析 ...
plot(lasso) 使用BIC选择路径上的最佳点 ## df MSE bic ## Intercept 1 4.1174138...
拟合岭回归和LASSO回归,解释系数,并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。 代码语言:javascript 复制 # 加载CBI数据 # 子集所需的变量(又称,列) CBI_sub<-CBI#重命名变量列(节省大量的输入)names(CBI_sub)\[1\]<-"cbi"# 只要完整案例,删除缺失值。CBI\_sub<-CBI\_sub\[complete.cases(CBI_sub),...
R语言统计1:LASSO回归 LASSO回归,全称:least absolute shrinkage and selection operator(最小绝对值收敛和选择算子算法),是一种压缩估计。在拟合广义线性模型的同时进行 (variable selection)和 (regularization),以提高所得统计模型的预测准确性和可解释性 LASSO回归复杂度调整的程度由参数 λ 来控制,λ 越大对变量...
初识LASSO 「周末AI课堂」过拟合问题(代码篇)|机器学习你会遇到的“坑” 机器学习(2)之回归算法 lasso, lasso, lasso, 高维模型中进行因果推断利器 用glmnet做lasso回归 Adv. Eng. Softw.:基于机器学习的回归技术预测自密实混凝土的强度更多类似文章 >> ...
拟合岭回归和LASSO回归,解释系数,并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。 # 加载CBI数据 # 子集所需的变量(又称,列) CBI_sub <- CBI # 重命名变量列(节省大量的输入) names(CBI_sub)[1] <- "cbi" # 只要完整案例,删除缺失值。 CBI_sub <- CBI_sub[complete.cases(CBI_sub),] ...