回归预测中的降维处理1 降维是什么？2 降维有哪些方式？2.1 特征选择2.2 特征提取3 特征选择的方法3.1 Filter过滤法：方差过滤卡方过滤F检验互信息法 1 降维是什么？降维就是减少原来数据的维度。 在进行数据分析时，可能当前数据有非常高维的特征，并且通常他们都有着非常强烈的相关性，难以通过常规的多元回归分析变量之间的关系。2 降维有哪些方式？2.1 特征选择着重注意 选择 这里的
接着上次的笔记，此次笔记的任务是利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图。在目前发表的论文中，lasso回归大都只是作为一种变量的筛选方法。首先通过lasso回归获得系数不为0的解释变量，再利用这些筛选到的变量进行多重回归建立预测模型，实际上这是relaxed lasso的一种特殊情况（γ=0）。这种做法用于预测问题不大，但一般不用于因果推断。我们也可以直接利用lasso回归的参数来建模预测，但
1.背景介绍生物信息学是一门研究生物科学领域中数据处理和信息处理方法的科学。在过去几年里，生物信息学已经成为生物科学和医学研究的重要一部分，因为它为研究者提供了一种新的方法来解决复杂的生物数据和问题。其中，基因表达分析是生物信息学中最重要的领域之一，因为它可以帮助研究者了解基因如何表达和控制生物过程。在基因表达分析中，研究者通常需要处理大量的微阵列数据或RNA序列数据，以确定特定基因的表达水平。这
这两个都是正则化的手段。LASSO是基于回归系数的一范数，Ridge是基于回归系数的二范数的平方。 根据Hastie, Tibshirani, Friedman的经典教材，如果你的模型中有很多变量对模型都有些许影响，那么用Ridge；如果你的模型中只有少量变量对模型很大影响，那么用LASSO。LASSO可以使得很多变量的系数为0（相当于降维），但是Ridge却不能。因为Ridge计算起来
身高体重 #还是先导入要用的包，没下载的要先去下载依赖包
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
import plotly.graph_objs as go
init_notebook_mode(connected=Tru
回归 就是 对数据进行拟合，我们常说的 线性回归、高斯回归、SVR、Softmax 都是属于 回归。可能会遇到的一些问题：（1）参数稳定性和精度问题 如果 观测数据和参数 之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚； &
Lasso回归(也称套索回归),是一种正则化的线性回归。与岭回归相同，使用Lasso也是约束系数，使其接近于0，但使用的是L1正则化。lasso惩罚系数是向量的L1范数，换句话说，系数的绝对值之和。L1正则化的结果是，使用lasso时，某些系数刚好为0。这说明某些特征被模型完全忽略。这可以看做是一种自动化的特征选择。代码实现 同样，将lasso应用在波士顿房价预测上面。完整代码如下：from s
这里写目录标题线性回归的python实现方法简单线性回归导入库生成数据并绘制成散点图训练模型生成测试数据集绘制拟合直线打印直线参数和直线方程误差分析创建样本数据并进行拟合绘制误差线多元线性回归创建数据创建模型，拟合数据线性回归模型评估创建数据多元回归拟合计算均方根、均方差和确定系数 介绍：线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是
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2023-09-01 18:30:10
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缘起这篇博客的想法来源于知乎的一个关于多元线性回归的变量选择问题。从该问题的提问描述，以及回答中看出，很多人在做变量选择时，眼光依然局限于R 2
R2或者Ajusted−R 2
Ajusted−R2,以及P−Value
P−Value之中。记得计量课上，韩老师在讲到Ajusted−R
LASSO 问题的连续化策略LASSO 问题的连续化策略考虑 LASSO 问题与 BP 问题罚函数的关系初始化和迭代准备连续化循环辅助函数 LASSO 问题的连续化策略考虑 LASSO 问题连续化策略从较大的正则化参数 逐渐减小到 （即 ），并求解相应的 LASSO 问题：这样做的好处是：在求解 对应的优化问题时，可以利用 对应优化问题的解（ 子问题使用随机初始点）作为一个很好的逼近解以
自己常用的数学工具以下提到的所有功能均在diy_math.py中实现，导入该模块即可使用。实验数据的统计计算单变量统计single_var()函数原型 single_var(file_path='table1.xls', data=[])file_path是excel文件目录，为简化操作，个人习惯将其与工作的.py文件放在同一文件夹下，并设置名称为'table1.xls'，即可直接调用single
lasso的今世前身 引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。茫茫变量中怎么遇见合适的它。 此处说明下我们为什么要进行选变量这个动作？ -变量维数多并且变量之间存在相关
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2023-10-11 08:47:57
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先看一波过拟合： 图中，红色的线存在明显的过拟合，绿色的线才是合理的拟合曲线，为了避免过拟合，我们可以引入正则化。下面可以利用正则化来解决曲线拟合过程中的过拟合发生，存在均方根误差也叫标准误差，即为√[∑di^2/n]=Re，n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。实际考虑回归的过程中，我们需要考虑到误差项，这个和简单的线性回归的公式相似，而在正则化下来优化过拟合这件事情的时候，会加入一个
在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。我们专注于可以与插补相结合的随机和变量选择方法的缺失方法。我们围绕自举Bootstrap插补和稳定性选择技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题，后者是为完全观察的数据而开发的。所提出的方法是通用的，可以应用于广泛的设置。仿真研究表明，与几种针对低维和高维问题的现有方法相比，BI-SS的性能是最好的或接
摘要：我们要区分岭回归和lasso以及LAR的关系，岭回归是用于消除多重共线性问题，也可以用于删除无效变量（贡献率低或打酱油变量，后面会提及）。Lasso是岭回归的改进算法，对删除无效变量有帮助，而LAR是求Lasso解的一种有效算法。 先进入多远线性回归问题，先观察以下矩阵：
这里y是因变量，β1~βp是所有X
# 用R语言实现lasso回归筛选基因变量
## 整体流程
下面是实现“R语言lasso回归筛选基因变量”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装所需的R包 |
| 2 | 数据准备和预处理 |
| 3 | 使用lasso回归模型进行变量筛选 |
| 4 | 分析筛选结果 |
## 操作步骤和代码
### 步骤一：安装所
我们学过的最经典的估计线性模型的系数的方法，叫做“最小二乘法”。除了“最小二乘法”，其实还有其他方法可以用于模型系数的拟合，这些方法是对于简单线性模型的改进。这一章主要讨论的有三类重要的方法：子集选择（最优子集选择、逐步模型选择）：假设我们原来的模型一共有
个变量，那么我将从这
个变量中选出与响应变量相关的
个变
LASSO非常实用，但由于它的惩罚项不可以常规地进行求导，使得很多人以为它无法显式地求出解析解。但其实并不是这样的。1 单变量情形：软阈值法1.1 软阈值的分类讨论将\(N\)个样本的真实值记为\(N\)维向量\(y\)，将\(N\)个样本的自变量记为\(z\)，假设我们已经将自变量做过标准化，即\(z' \ell_n=0\)，\(z'z/N=1\)，这也意味着在LASSO模型中截距项为\(0\)
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。
主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。1.整体思路L
对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。Lasso和Ridge比较Lasso的目标函数：Ridge的目标函数：ridge的正则化因子使用二阶范数，
