何用glmnet或lars包进行feature selection

最新推荐文章于 2022-08-15 00:59:32 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/xiaojikuaipao/p/7124591.html

本文通过使用R语言的glmnet包对糖尿病数据集进行了特征选择，详细展示了如何设置交叉验证并获取最佳参数，最后筛选出了对预测结果影响最大的特征变量。

#data
library(lars)
data(diabetes)
attach(diabetes)

#glmnet
library(glmnet)
library(foreach)
library(Matrix)
gt <- cv.glmnet(x, y, nfolds = 10)
# plot(gt)
gt.coef <- coef(gt$glmnet.fit, s = gt$lambda.1se)
gt.coef
gt.coef[which(gt.coef != 0)]
rownames(gt.coef)[which(gt.coef != 0)]

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