R语言基于glmnet构建L1正则化的Logistic回归模型及可视化系数和最佳lambda值

R语言基于glmnet构建L1正则化的Logistic回归模型及可视化系数和最佳lambda值

Logistic回归是一种用于处理分类问题的经典统计学方法。在R语言中，我们可以使用glmnet包来构建Logistic回归模型，并通过L1正则化来降低模型的复杂度和提高鲁棒性。本文将介绍如何使用glmnet包构建L1正则化的Logistic回归模型，并展示如何可视化系数和确定最佳的lambda值。

准备工作

首先，需要确保已经安装了glmnet包。如果没有安装，可以通过以下代码进行安装：

install.packages("glmnet")

安装完成后，加载所需的库：

library(glmnet)
library(ggplot2)

数据准备

为了演示，我们将使用一个虚拟的数据集。假设我们有一个二分类问题的数据集，包含多个自变量和一个二元的因变量。我们首先生成一个虚拟的数据集：

set.seed(123)
n <- 1000
p <- 10
X <- matrix(rnorm(n*p), ncol = p)
beta <- rep