R语言用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据 使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝对偏差惩罚(SCAD),以及其他L2惩罚的选项( “弹性网络”) 还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化,摘要,推断和预测的实用程序。
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本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是最小最大凹度惩罚函数 (MCP) 和光滑切片绝对偏差惩罚(SCAD),以及其他L2惩罚的选项( “弹性网络”)。还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化,摘要,推断和预测的实用程序。 我们研究 前列腺数据,它具有8个变量和一个连续因变量,即将进行根治...
Group-LASSO，Group-SCAD和Group-MCP这三者在变量选择上优劣的分析比较可以参照与在General设定下三者优劣...
在本文中,使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝对偏差惩罚(SCAD),以及其他L2惩罚的选项( “弹性网络”)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化,摘要,推断和预测的实用程序。
本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚(SCAD),以及其他L2惩罚的选项( “弹性网络”)。还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化,摘要,推断和预测的实用程序。 我们研究 前列腺数据,它具有8个变量和一个连续因变量,即将进行根治性前...
00:00/00:00 R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据 tecdat拓端发布于:浙江省2022.09.19 18:17 分享到
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