R语言实现LASSO回归分析

数据智团

于 2023-10-14 22:01:36 发布

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文章标签： r语言回归 kotlin R语言

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本文介绍了如何在R语言中进行LASSO回归分析。通过安装相关包，准备数据集，使用函数进行LASSO回归并利用交叉验证选择正则化参数，以及绘制正则化路径和交叉验证误差曲线，详细展示了执行LASSO回归的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归分析是一种常用的特征选择和稀疏建模方法，它可以通过加入L1正则化项来实现模型参数的缩减。R语言提供了许多强大的工具包和函数，可以便捷地实现LASSO回归分析。本文将介绍如何使用R语言进行LASSO回归分析，并提供相应的代码示例。

首先，我们需要安装并加载glmnet包，该包提供了用于LASSO回归的函数和工具。

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

接下来，我们需要准备用于回归分析的数据集。这里以一个虚拟的数据集作为例子，其中包含一个因变量y和多个自变量x1、x2、x3等。

# 创建虚拟数据集
n <- 100  # 样本数量
p <- 10   # 自变量数量

set.seed(1)  # 设置随机种子以确保结果可重复
X <- matrix(rnorm(n * p), n, p)  # 生成自变量矩阵
beta <- c(3, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0)  # 真实的模型参数
epsilon <- rnorm(n)  # 随机误差项
y <- X %*% beta

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