数据准备 x yx=t(log2(exprSet+1))
x[1:5,1:3]
y=phe$event
head(phe)[,1:3]
head(y)
y **建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial ，1 表示lasso回归，指定运行50个lammada值，但是如果在运行完50个值之前，模型不在有提高，则会自动停下来**使用glmnet函数拟合模型 ，所谓的拟合模型
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2024-05-04 17:18:08
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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
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2024-04-25 18:23:10
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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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lasso回归与岭回归简介lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）与岭回归（Ridge Regression）以线性回归为基础，在其之上做出了一定的改进。Preliminaries and Notation：线性回归对于一个线性回归模型，我们有：假设数据集中共有 个变量，包含 数据集 中每一列代表一个
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2024-02-22 11:56:07
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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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Lasso回归是一种常用的回归分析方法，它通过对模型的系数进行约束，可以有效地降低模型的复杂度和过拟合的风险。本文将介绍Lasso回归的原理和在R语言中如何使用Lasso回归进行数据分析。
## 1. Lasso回归的原理
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是由Tibshirani于1996年提
原创
2023-08-26 09:36:03
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# Lasso回归 - R语言代码实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言实现Lasso回归。Lasso回归是一种用于特征选择和模型建立的线性回归算法，它通过加入惩罚项来减小模型的复杂度。在实践中，Lasso回归被广泛应用于特征选择和变量筛选，可以帮助我们找出对目标变量最相关的特征。
## 实现步骤
下面是我们实现Lasso回归的整个流程，你可以按照这些步骤逐步进行实现。
|
原创
2023-12-27 04:07:01
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# LASSO回归：用R语言进行数据分析的有效工具
在数据分析和机器学习的领域中，回归分析是一种常用的方法。它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，特别是在预测模型中。而LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归则是一种受欢迎的线性回归方法，它具有变量选择和正则化的特性，非常适合用于高维数据。本文将介绍如何在R语言中实现LASSO回归，并提供相关的代码示例及可视化分析。
## 什么是LASSO回归
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
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2024-03-04 15:48:34
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1.分组数据的Logistic回归模型下面我们以一道例题来说明，R软件中实现分组数据的logistics回归模型： 代码实现如下：data10.4<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/data10.4.csv",head=TRUE)
# data10.4中保留的p1变量为逻辑变换后的变量
lm10.4<-lm(p1~x,weights=w
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2023-06-08 20:28:13
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# 从lasso回归到COX回归：R语言中的应用
在统计学和机器学习中，回归分析是一种重要的方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。lasso回归和COX回归是两种常用的回归分析方法，它们在不同领域有着广泛的应用。本文将介绍这两种回归方法在R语言中的实现，并通过代码示例来演示其用法。
## lasso回归
lasso回归是一种压缩估计方法，可以用于变量选择和预测建模。lasso回归通过对系数
原创
2024-06-28 07:26:16
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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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2024-01-04 16:58:53
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# 如何实现lasso回归图R语言代码
## 整体流程
首先我们需要明确整个实现lasso回归图的流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 拟合lasso回归模型 |
| 3 | 绘制las
原创
2024-05-02 04:24:04
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目录1.引言与背景2.LASSO定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）是一种广受欢迎的线性模型正则化方法，由Robert Tibshirani于1996年提出。在传统的线性回归模型基础上，Lasso引入
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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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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纯粹就是记录下如何在Window下少写代码完成RNA-seq,并没有详细讲解转录组分析的原理和每一步背后的含义。想深入了解可以翻生信技能树，生信宝典，组学大讲堂等等公众号。本文里的命令都是用powershell执行的，cmd当然也可以。 本文主要参考CJ写的完结 | TBtools RNA-seq 数据分析系列插件 从下载数据开始到完成初步结果大概花了15个小时，大致为11步。 本文是从0开始RN
## 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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一、基础理解LASSO 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是模型正则化的一定方式；功能：与岭回归一样，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题； 二、LASSO 回归 以线性回归为例 1）对于岭回归任务：让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小；操作：在损失函数中
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2024-01-28 01:01:20
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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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