基于r语言实现lasso回归分析

季诗筱 季诗筱     2022-12-13     352

关键词:

主要步骤:

  1. 将数据存成csv格式,逗号分隔
  2. 在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式
  3. 加载lars包,先安装
  4. 调用lars函数
  5. 确定Cp值最小的步数
  6. 确定筛选出的变量,并计算回归系数

    具体代码如下:



    需要注意的地方:
    1、数据读取的方法,这里用的file.choose( ),这样做的好处是,会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件,免去了输入路径的苦恼。
    2、数据要转为矩阵形式
    3、(la) 可以看到R方,这里为0.66,略低
    4、图如何看? summary的结果里,第1步是Cp最小的,在图里,看到第1步与横轴0.0的交界处,只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungun

Ps: R语言只学习了数据输入,及一些简单的处理,图形可视化部分尚未学习,等论文写完了,再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag

弹性网惩罚项的可视化分析(r语言)(代码片段)

...0引言在博客《变量选择——lasso、SCAD、MCP的实现(R语言》中介绍了R语言做变量选择常用的函数和包,其中msaenet和glmnet是做的弹性网,弹性网是岭回归和lasso类惩罚的回归。下面以二维为例,介绍岭回归、lasso、... 查看详情

r语言glmnet拟合lasso回归模型实战:lasso回归模型的模型系数及可视化lasso回归模型分类评估计算(混淆矩阵accuracydeviance)

R语言glmnet拟合lasso回归模型实战:lasso回归模型的模型系数(lassoregressioncoefficients)及可视化、lasso回归模型分类评估计算(混淆矩阵、accuracy、Deviance)目录 查看详情

r语言-岭回归及lasso算法(代码片段)

前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题,岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。岭回归>#########正则化方法消除共线性>###岭回归>###glmnet只能处理矩阵>library(glmnet)>library(mice)>creditcard_exp<-creditcard_... 查看详情

r语言泊松回归模型案例:基于aer包的affair数据分析

R语言泊松回归模型案例:基于AER包的affair数据分析目录R语言泊松回归模型案例基于AER包的affair数据分析#数据加载 查看详情

python实现lasso回归分析(特征筛选建模预测)(代码片段)

实现功能:python实现Lasso回归分析(特征筛选、建模预测)输入结构化数据,含有特征以及相应的标签,采用Lasso回归对特征进行分析筛选,并对数据进行建模预测。实现代码:importnumpyasnpimportwarningswarn... 查看详情

r语言logistic回归模型案例基于aer包的affair数据分析

R语言Logistic回归模型案例基于AER包的affair数据目录R语言Logistic回归模型案例基于AER包的affair数据#数据加载及目标变量二值化 查看详情

拓端tecdat|r语言bootstrap的岭回归和自适应lasso回归可视化(代码片段)

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22921原文出处:拓端数据部落公众号拟合岭回归和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   #... 查看详情

吴裕雄数据挖掘与分析案例实战——岭回归与lasso回归模型

#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.linear_modelimportRidge,RidgeCV#读取糖尿病数据集diabetes=pd.read_excel(r‘F:\python_Data_analysis 查看详情

r语言基本数据分析

R语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析,包括基本作图,线性拟合,逻辑回归,bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不参考技术AR语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析,包括基本作图,... 查看详情

r构建lasso回归模型并获得最佳正则化系数

R构建lasso回归模型并获得最佳正则化系数目录R构建lasso回归模型并获得最佳正则化系数数据加载拟合LASSO回归模型 查看详情

r语言基于lasso进行特征筛选(featureselection)

R语言基于LASSO进行特征筛选(featureselection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(feature)。对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”(relevantfeature)、没... 查看详情

r语言lasso回归变量怎么筛选

你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能。选中数据第一行,按工具栏中的“数据-筛选-自动筛选”,就会在数据第一行出现下拉框,点中它,从下拉框中选“自定义”,会出现一个对话框,在这个对话框的左边框中选“包含”,... 查看详情

r语言glm拟合logistic回归模型实战:基于glm构建逻辑回归模型及模型系数统计显著性分析每个预测因子对响应变量的贡献

R语言glm拟合logistic回归模型实战:基于glm构建逻辑回归模型及模型系数统计显著性分析、每个预测因子对响应变量的贡献目录 查看详情

r语言限制性立方样条(rcs,restrictedcubicspline)分析:基于logistic回归模型南非心脏病数据集(southafricanheartdisease)

R语言限制性立方样条(RCS,Restrictedcubicspline)分析:基于logistic回归模型、南非心脏病数据集(SouthAfricanHeartDisease)目录 查看详情

基于lasso的波士顿房价分析(代码片段)

目录1.作者介绍2.算法介绍2.1Lasso算法介绍2.2公式分析2.3特点分析3.实验过程3.1数据集介绍3.2实验代码3.3运行结果3.4结果分析1.作者介绍符振涛,男,西安工程大学电子信息学院,2021级研究生研究方向:机器视觉与... 查看详情

基于lasso的波士顿房价分析(代码片段)

目录1.作者介绍2.算法介绍2.1Lasso算法介绍2.2公式分析2.3特点分析3.实验过程3.1数据集介绍3.2实验代码3.3运行结果3.4结果分析1.作者介绍符振涛,男,西安工程大学电子信息学院,2021级研究生研究方向:机器视觉与... 查看详情

r语言之logistic回归分析

一、probit回归模型在R中,可以使用glm函数(广义线性模型)实现,只需将选项binomial选项设为probit即可,并使用summary函数得到glm结果的细节,但是和lm不同,summary对于广义线性模型并不能给出决定系数,需要使用pscl包中的pR2函数... 查看详情

逻辑回归算法实现_基于r语言(代码片段)

逻辑回归(LogisticRegression)模型和线性回归非常相似,可以说就是在逻辑回归的基础上加上了一步逻辑转换,也就是因为这个转换,使逻辑回归模型非常适用于二分类问题的概率预测。本文主要详述逻辑回归模型的基础以及逻辑回... 查看详情