关键词：
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”，右边框中填上“公园”（不要引号），确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了，其他的会自动隐藏。同理，在“包含”的右边框中填上“门店”，就会把所有含有“门店”的数据筛选出来。 参考技术A ## find the optimal model via cross-validationcv.model <- cv.glmnet(tmp.x, tmp.y, family="gaussian", nlambda=50, alpha=1, standardize=True)
plot(cv.model)
cv.model$lambda.min
coef(cv.model, s=cv.model$lambda.min)
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
基于r语言实现lasso回归分析
主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下：需要注意的... 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语言使用mass包的stepaic函数构建逐步回归模型stepwiseregression进行回归分析模型的最佳预测变量组合筛选向后逐步选择backwardstepwiseselection
R语言使用MASS包的stepAIC函数构建逐步回归模型（StepwiseRegression）进行回归分析模型的最佳预测变量组合筛选、使用向后逐步选择（Backwardstepwiseselection）进行特征筛选目录 查看详情
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
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语言回归模型构建回归模型基本假设（正态性线性独立性方差齐性）回归模型诊断car包诊断回归模型特殊观察样本分析数据变换模型比较特征筛选交叉验证预测变量相对重要度
R语言回归模型构建、回归模型基本假设（正态性、线性、独立性、方差齐性）、回归模型诊断、car包诊断回归模型、特殊观察样本分析、数据变换、模型比较、特征筛选、交叉验证、预测变量相对重要度目录 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
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语言基于逐步回归（stepwiseregression）进行特征筛选（featureselection）
R语言基于逐步回归（Stepwiseregression）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... 查看详情
r语言基于线性回归（linearregression）进行特征筛选（featureselection）
R语言基于线性回归（LinearRegression）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”... 查看详情
岭回归和lasso回归有啥区别？
岭回归是线性回归采用L2正则化的形式，Lasso回归是采用L1正则化的形式，Lasso回归易产生稀疏解参考技术A原文链接：http://tecdat.cn/?p=20379 假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种... 查看详情
使用 Iris 数据集使用 Python 在 R 中重现 LASSO / Logistic 回归结果
】使用Iris数据集使用Python在R中重现LASSO/Logistic回归结果【英文标题】：ReproducingLASSO/LogisticRegressionresultsinRwithPythonusingtheIrisDataset【发布时间】：2017-09-2018:24:03【问题描述】：我正在尝试在Python中重现以下R结果。在这种特殊情况... 查看详情
r语言实战回归
本文对应《R语言实战》第8章：回归回归是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与相应变量相... 查看详情
机器学习-线性回归（基于r语言）
基本概念利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。自变量是模型输入值，因变量是模型基于自变量的输出值。因变量是自变量线性叠加和的结果。 线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线... 查看详情
LASSO 回归是不是在 Statsmodels 中实现？
】LASSO回归是不是在Statsmodels中实现？【英文标题】：IsLASSOregressionimplementedinStatsmodels?LASSO回归是否在Statsmodels中实现？【发布时间】：2017-09-1219:14:55【问题描述】：我很想在statsmodels中使用线性LASSO回归，以便能够使用“公式”表... 查看详情
r语言线性回归(代码片段)
回归分析是一个广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。另一个变量称为响应变量，其值来自预测变量。在线性回归中，这两个变量通过一个等式相关联，其中... 查看详情