# R语言做Lasso回归
## 引言
回归分析是统计学中常用的一种方法，用于建立因变量和自变量之间的关系模型。在实际应用中，我们常常面临的问题是，如何从大量的自变量中选择出对因变量有重要影响的变量，而剔除掉对因变量影响较小或无关的变量。Lasso回归是一种常用的方法，通过对回归系数添加L1正则化惩罚，可以实现自动变量选择。
本文将介绍如何使用R语言实现Lasso回归，并提供相应的代码示例。
原创
2023-10-09 09:49:44
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回归回归概念：回归是一个广义的概念，通常指的是用一个或者多个预测变量来预测响应变量（因变量，结果变量）的方法。 回归分析存在多种变体，回归按照类型来划分的话可以分为以下几种类型： OLS回归：OLS回归是通过预测变量的加权来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得到的参数。 使用lm()拟合回归模型 在R语言中，拟合线性模型最基本的函数就是lm(),格式为：myfit<-lm(fo
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2023-10-10 09:13:40
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本系列文章基于R语言中lm函数的输出，介绍线性回归模型的例子和原理。本文是系列文章的第一篇，将介绍线性回归模型的定义并给出一个R语言的示例。线性回归模型是我们日常工作中处理数据时经常使用的一种基础模型。了解线性回归模型的原理和细节有助于我们学习其他模型，如广义线性模型（GLM模型）。本文包括以下四个小节：1. 定义2. 示例：mtcars数据集3. 模型推导4. 附录代码以下文章为免费试读部分，完
回归是用已知的数据集来预测另一个数据集，如保险精算师也许想在已知人们吸烟习惯的基础上预测其寿命。回归模型的输出是数字。 1、基准模型 如果我们要在不使用其他任何信息的情况下，尽可能做出接近事实的预测，那么平均输出作为结果是我们可以做的最好预测。在保险精算师的例子中，我们可以完全忽略一个人的健康记录并且预测其寿命等于人类平均寿命。 在讨论如何做出最好的合理预测之前，假如我们有一组虚构的保险统计数据
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2023-08-03 22:07:18
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引言LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。1 本文立
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择。根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。 练习1
加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。数据为n = 442名糖尿病患者中
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2023-05-30 18:29:05
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岭回归和Lasso回归是常用的统计学习方法，用于预测和建模。这两种方法分别在线性回归和非线性回归中被广泛应用。本文将介绍岭回归和Lasso回归的原理，并提供相应的R语言代码示例。
## 岭回归（Ridge Regression）
岭回归是一种旨在减小线性回归模型的方差的方法。在线性回归中，我们通常会遇到自变量间存在多重共线性（multicollinearity）的情况。多重共线性会导致估计的系
原创
2023-09-11 07:03:41
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R语言lasso理论解释代码输出代码 理论LASSO 回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（variable selection）和复杂度调整（regularization）。这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。 复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合（overfitting） LASSO 回
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2023-07-30 14:52:39
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## LASSO 回归 R语言实现
### 1. 问题背景和目标
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种常用的变量选择方法，它通过加入L1正则化项来实现特征的稀疏性，从而在高维数据中找到最重要的特征。本文将教会你如何在R语言中实现LASSO回归。
### 2. LASSO 回归原理
LASSO回归通过最小化目标
原创
2023-08-30 16:19:37
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# R语言 Lasso回归
## 引言
在数据分析和机器学习中，回归是一种常用的预测建模技术。回归模型的目标是通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测新的未知数据点的因变量值。然而，在实际应用中，我们常常面临着高维数据集，即自变量的数量远远大于样本数量。这种情况下，传统的回归方法可能会遇到过拟合的问题，导致模型的泛化能力降低。为了解决这个问题，Lasso回归应运而生。
## Lasso回
原创
2023-08-11 14:31:29
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# Lasso回归：R语言实现
## 1. 引言
在统计学和机器学习领域，回归分析是一种用于建立变量之间关系的方法。它可以帮助我们理解自变量与因变量之间的相关性，并用于预测未知数据的取值。Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是一种回归分析方法，它在估计模型的同时进行自动的特征选择和参数收缩，可以有
原创
2023-08-18 09:03:40
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Logistic回归# 设置工作空间
# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间
setwd("E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5")
# 读入数据
Data <- read.csv("./data/bankloan.csv")[2:701, ]
View(Data)
# 查看数据框中 完整的记录数
sum(complete.c
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2023-06-26 17:38:24
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import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston, fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
from
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2023-11-03 11:51:56
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# 如何用R语言做逻辑回归预测
## 概述
在数据分析和机器学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来实现逻辑回归模型。在这篇文章中，我将教你如何使用R语言进行逻辑回归预测。
### 流程
首先，让我们来看一下整个实现逻辑回归预测的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
|
Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制，lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大，从而获得一个较少变量的模型。Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特例。除了参数lambda，还有参数alpha，控制对高相关性数据时建模的形状。Lasso回归，alpha=1(R语言glmnet的默认值),brigde回归，alpha=0，一般的elastic ne
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2023-06-21 22:43:19
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目录L1惩罚 & L2惩罚 Lasso估计岭回归 Ridge Regression Ridge 估计图示lasso和Ridge的差异 从统计学的语言描述，lasso（ least absolute shrinkage and selection operator）最小化残差平方和并使系数的绝对值之和
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2023-09-26 13:03:31
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Lasso回归模型，是常用线性回归的模型，当模型维度较高时，Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考，这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。以下的的一些用法参照lars包的帮助文件，再加上自己的使用心得。所用的示例数据diabetes是Efron
LASSO回归的介绍LASSO回归是由统计学家Robert Tibshirani于1996年提出的一种回归分析方法。它通过在损失函数中加入L1正则化项，实现对模型参数的惩罚，使得一部分参数趋于零。这种稀疏性的特点使得LASSO回归在高维数据集中具有出色的性能。LASSO在医学中的应用:基因表达数据分析：LASSO回归可以用于选择最相关的基因。临床预测模型构建：选择对目标变量有重要影响的临床指标。生
上一篇主要是对线性回归进行简单的入门，本篇主要讲解另外一个模型～一.关于LARS算法LARS（Least Angle Regression）即最小角回归，作为Forward Stepwise（向前逐步回归）的升级版，LARS是每次先找出和因变量相关度最高的那个变量,在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残差相关系数
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flowchart TD
A(准备数据集) --> B(数据预处理)
B --> C(构建lasso回归模型)
C --> D(模型评估)
```
## 教你如何用R语言构建多基因预测模型
### 流程步骤
下面是构建多基因预测模型的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 数据预处
