岭回归与LASSO回归：预测分析的R语言实现

最新推荐文章于 2024-07-04 17:29:41 发布

DevRevolt

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文章标签：回归 r语言数据挖掘 R语言

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本文介绍了如何使用R语言实现岭回归和LASSO回归，这两种方法常用于处理多自变量的预测分析，能有效解决多重共线性问题。文中提供了相应的R代码示例，展示如何进行模型训练并输出回归系数。

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，打印出回归系数。

LASSO回归是另一种常用的回归方法，通过引入L1正则化项来实现变量选择和模型稀疏性。与岭回归不同，LASSO回归可以将某些系数压缩为零，从而实现变量的选择。下面是使用R语言实现LASSO回归的代码示

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