使用Lasso回归进行关键特征提取

使用Lasso回归进行关键特征提取

Lasso回归是一种常用的特征选择方法，可以帮助我们从给定的特征集中提取出最具预测能力的关键特征。在本文中，我们将使用R语言来演示如何使用Lasso回归进行关键特征提取。

首先，我们需要安装并加载glmnet包，它提供了执行Lasso回归的函数。

# 安装和加载glmnet包
install.packages("glmnet")
library(glmnet)

接下来，我们准备一个示例数据集来进行特征选择。这里我们使用一个虚拟的数据集，其中包含10个特征（X1到X10）和一个目标变量（Y）。

# 创建示例数据集
set.seed(123)
n <- 100  # 样本数量
p <- 10   # 特征数量

# 生成特征矩阵
X <- matrix(rnorm(n * p), ncol = p)

# 生成目标变量
Y <- rnorm(n)

现在，我们将数据集分为训练集和测试集，以便在训练模型后评估其性能。

# 分割数据集为训练集和测试集
train_idx <- sample(1:n, n * 0.7)  # 70%作为训练集
test_idx <- setdiff(1:n, train_idx)  # 剩余的作为测试集

X_train <- X[train_idx, ]
Y_train <- Y[train_