lasso回归结果美化

最新推荐文章于 2024-04-22 14:24:51 发布

Mrrunsen

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分类专栏： R语言大学作业文章标签：回归数据挖掘人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mrrunsen/article/details/125910023

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本文介绍了如何通过一行代码轻松提取Lasso回归的数据，并展示了如何利用R包进行图表美化，包括默认图表与自定义图表的对比，强调了利用已有的解决方案能有效简化工作流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

lasso回归非常常用，默认的图不丑，但是总有人想要自定义，想要更好看。
其实画图很简单，难的是提取数据。🤣
说到提取数据，说难不难，说简单不简单，如果你会用搜索，就非常简单，根本不用自己写，一般来说，你遇到过的问题，有人肯定早就遇到过且解决了！
下面就给大家演示下怎么用1行代码提取数据！包你满意！包治百病！

加载R包

library(glmnet)
## 载入需要的程辑包：Matrix
## Loaded glmnet 4.1-3
library(survival)
自带的生存分析数据，方便学习。
data(CoxExample)
x

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做出相关 lasso 回归的可视化图

Mrrunsen的博客

02-16

1025

可以使用R语言中的glmnet包，结合一些绘图工具，实现Lasso回归模型的可视化。计算Lasso回归路径并绘制轨迹图。在轨迹图中，横轴表示L1惩罚系数，纵轴表示模型系数的绝对值。

LASSO——运行结果

m0_72979740的博客

05-08

178

变量名称如下: Index(['KNN_derta_V', 'MOID', 'e', 'a', 'q', 'i', 'node', 'peri', 'M', 'tp', 'period', 'n', 'Type_B', 'Type_C', 'Type_Cb', 'Type_Cg', 'Type_Cgh', 'Type_Ch', 'Type_D', 'Type_K', 'Type_L', 'Type_M', 'Type_O', 'Type_P', 'Type_Q'

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小庞统计-美化图片系列之lasso图的美化（第1集）

weixin_52486108的博客

09-11

2042

彩色lasso图，使整个图形更加的美观，此外十折交叉验证的图可以根据不同的方差标注不同的颜色，使整个图形更加的便于理解，更加的直观表达出模型结果所包含的信息。glmnet主要用于lasso模型的拟合，family参数主要用于定义所要拟合的模型，这次教学主要采用的是cox的生存分析，所以family=“cox”在SCI发表上，往往分数越高的SCI配图也越精美，但如何绘制美化图形呢？ggsci包主要用于图形的配色，其中Lancet，JAMA等著名期刊的配色。ggplot包，众所周知的绘图工具包。

回归任务结果可视化（含示例）

freeline的博客

07-03

2036

回归结果的可视化

什么是LASSO回归，怎么看懂LASSO回归的结果

weixin_46587777的博客

11-26

5万+

LASSO，全称Least absolute shrinkage and selection operator，是一种数据挖掘方法，即在常用的多元线性回归中，添加惩罚函数，不断压缩系数，从而达到精简模型的目的，以避免共线性和过拟合。当系数为0时，同时达到筛选变量的效果。（以下是一个不严谨的示意图）所以，LASSO回归高效解决了筛选变量的难题：区别于传统的逐步回归stepwise前进、后退变量筛选方法，LASSO回归可以利用较少样本量，高效筛选较多变量。

Lasso回归和岭回归

oy_1024的博客

08-14

2271

Lasso回归和岭回归1、两个回归的产生原因2、lambda的确定方法：最小化均方差预测误差（K折交叉验证）3、实例：分析棉花产量问题4、Lasso回归的使用步骤5、附录（1）OLS原理（2）岭回归原理（3）Lasso回归原理 Lasso回归和岭回归的作用：为线性回归筛选变量 1、两个回归的产生原因在多元线性回归中估计回归系数使用的时OLS，OLS的使用需要满足一个条件： n*k维数据矩阵的秩 = k 即要求矩阵列满秩，在多重线性回归中为保持回归没有完全多重共线性，需要n>=k，才能保证回归系数能够

简单线性回归Lasso的应用及画图（三）

a857553315的博客

07-23

1万+

上篇提到了Ridge，表现很好，避免了过拟合的情况，本文使用的模型是Lasso模型，就是在损失函数中加入了L1正则项，函数表达式如下：代码如下： import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures...

lasso回归怎么把右边不好看的删掉美化

最新发布

03-13

好的，我现在需要帮助用户了解如何通过Lasso回归进行特征选择并优化模型输出。首先，我得回顾一下Lasso回归的基本原理。根据引用[4]，Lasso回归通过L1正则化在目标函数中添加惩罚项，这会导致部分系数变为零，从而...

Lasso回归在人脸配准中的应用：高效精准定位

通过使用Lasso回归，研究人员能够在不降低效果的前提下减少模型的复杂性，同时提出了一种人脸变换比例调整方法，以解决小样本规模下不同尺度人脸样本的干扰问题。实验结果显示，该算法具有高精度和实时性，能适应...

Lasso回归——基于R语言实现

weixin_50249953的博客

02-17

5267

R语言在数据分析和机器学习方面目前也使用得比较多，很多前沿论文以及实战也是采用R语言进行，因此，对于R语言的学习也有一定的必要，今天给大家展示R语言是如何实现Lasso回归以及分析一下python和R语言在回归时的差别和注意点，并且相关代码也会同步上传到公众号，大家前往公众号获得。首先，我们先导入R语言所需要的包文件，使用到的核心包为"glmnet"包，如果大家没有安装，可以先安装该包文件，安装命令也会在代码中附上，安装完之后添加包依赖，如果已经安装，直接添加包依赖即可。

线性回归与岭回归以及LASSO回归结果比较

仁义

05-10

7564

文章目录多重共线性检验线性回归（linear regression）岭回归（ridge regression）LASSO回归综合比较为了能够比较直观地了解到三种回归方法的区别，本文基于李子奈、潘文卿的《计量经济学》（第四版）第四章的同一案列进行三种方法的结果比较，具体推导过程可参见文后提供的参考链接。首先导入需要用到的库 import warnings import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import stat

R· install packages: unable to access index

DaoDaoBuDaoDao的博客

03-01

2524

> install.packages("mediation") Warning in install.packages : unable to access index for repository https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/src/contrib: cannot open URL 'https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/src/contrib/PACKAGES' Warning in install.package.

[log] java8 lambda表达式

好好学习，天天向上

02-14

609

package com.dudu.java8.read; import lombok.Data; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.sql.SQLOutput; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.ut...

手把手教你使用R语言做LASSO 回归

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dege857的博客

12-25

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LASSO 回归也叫套索回归，是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩，达到防止过度拟合，解决严重共线性的问题，LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出，目前在预测模型中应用非常广泛。在新格兰文献中，有大牛提出，对于变量过多而且变量数较少的模型拟合，首先要考虑使用LASSO 惩罚函数。今天我们来讲讲怎么使用R语言通过LASSO 回归构造预测模型。首先我们要下载R的glmnet包，由 LASSO 回归的发明人，斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。加载

lasso语句命令解释

lw200814的博客

09-17

1万+

近期学习了Lasso，并使用matlab运行程序，使用该命令时详细研究了它的使用方法，现在根据matlab关于Lasso的帮助文档对Lasso进行介绍，不过我并未全部了解该命令的参数意义，所以只介绍部分的使用方法：输入参数： Alpha：即α得值，当为 0，表示Lasso为岭回归，这时它当然不是Lasso了，而是和Lasso相似的岭回归计算法，当该值为 1（默认值），则此程序为 La...

R语言：glmnet包重点详解及多类回归实现(lasso/岭回归/弹性网)

这也是计划的一部分的博客

10-17

2万+

Glmnet是一个通过惩罚极大似然来适应广义线性和相似模型的软件包。控制在对数尺度上计算lasso回归或弹性网回归的参数为正则化参数lambda。该算法速度非常快，并且可以利用输入矩阵x的稀疏性。它适合线性、logistic和多项式、泊松等回归模型。它还可以拟合多元线性回归模型、定制族广义线性回归模型和lasso回归模型，在该软件包中还拥有预测、绘图、交叉验证的方法。

2024年美赛论文写作方法——图表篇：美赛O奖中那些好看的图表是如何制作的？

2201_75432540的博客

02-16

6230

相信很多关注七七的小伙伴们都知道数模论文最重要的是：简洁的方法和正确的结果。但我们同时要意识到一点，评委老师在评审论文时只有10分钟的时间，怎样才能让自己团队的论文脱颖而出？图片是最吸引眼球的！恰到好处的插图、和谐的配色都会使评委老师眼前一亮。

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解

weixin_50804299的博客

04-22

2万+

拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。