R语言基于glmnet构建分类模型并可视化特征系数以及L1正则化系数实例

R语言使用glmnet构建分类模型及L1正则化可视化

最新推荐文章于 2024-07-10 09:14:14 发布

ByteScript

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文章标签： r语言分类人工智能

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本文通过实例演示如何在R语言中利用glmnet库构建分类模型，重点讲解如何可视化特征系数和L1正则化系数。首先介绍安装和加载glmnet库，接着使用乳腺癌数据集划分训练测试集，然后构建分类模型，并展示特征系数和L1正则化系数随正则化参数变化的图表，最后评估模型性能。

R语言基于glmnet构建分类模型并可视化特征系数以及L1正则化系数实例

在机器学习中，构建分类模型是一个重要的任务。而L1正则化作为一种常见的正则化方式，在特征选择和模型解释方面具有重要意义。本文将介绍如何使用R语言中的glmnet库来构建分类模型，并展示如何可视化特征系数以及L1正则化系数。

首先，我们需要安装并加载glmnet库。可以通过以下命令安装：

install.packages("glmnet")
library(glmnet)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示。这里我们选用UCI机器学习库中的"The Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) DataSet"数据集作为示例。可以使用以下代码加载该数据集：

data <- read.csv("wdbc.csv")

数据集包含了569个样本和31个特征，其中特征“diagnosis”代表了目标变量。我们的目标是根据这些特征来预测乳腺癌的诊断结果。

接下来，我们将数据集分成训练集和测试集，代码如下：

set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8 * nrow(data))

train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]
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