岭回归与LASSO回归：预测分析的R语言实现

岭回归与LASSO回归：预测分析的R语言实现

岭回归（Ridge Regression）和LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是常用的预测分析方法，用于处理具有多个自变量的回归问题。本文将介绍如何使用R语言实现这两种回归方法，并提供相应的源代码。

岭回归通过引入L2正则化项来解决多重共线性问题。在岭回归中，目标是最小化残差平方和与正则化项的和。正则化项的系数由用户提供，通过调整这个系数，可以控制模型的复杂度。下面是使用R语言实现岭回归的代码示例：

# 导入ridge库
library(ridge)

# 创建自变量矩阵X和因变量向量y
X <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), ncol = 2)
y <- c(2, 4, 6)

# 执行岭回归
ridge_model <- linearRidge(X, y, lambda = 0.1)

# 打印回归系数
print(ridge_model$coef)

在上述代码中，首先导入了ridge库，然后创建了自变量矩阵X和因变量向量y。接下来，通过调用linearRidge函数执行岭回归，其中lambda参数控制正则化项的系数。最后ÿ