6、数据建模与评估：多种回归方法的比较与应用

数据建模与评估：多种回归方法的比较与应用

在数据分析和机器学习领域，选择合适的模型对于准确预测和解释数据至关重要。本文将详细介绍几种常见的回归模型，包括最佳子集回归、岭回归、LASSO回归、弹性网络回归，并通过交叉验证来评估模型性能。

数据准备

首先，我们有训练集和测试集数据。训练集包含67个观测值，9个变量，测试集包含30个观测值，同样有9个变量。以下是训练集和测试集数据的结构信息：

> str(train)
'data.frame':67 obs. of  9 variables:
 $ lcavol : num  -0.58 -0.994 -0.511 -1.204 0.751 ...
 $ lweight: num  2.77 3.32 2.69 3.28 3.43 ...
 $ age    : int  50 58 74 58 62 50 58 65 63 63 ...
 $ lbph   : num  -1.39 -1.39 -1.39 -1.39 -1.39 ...
 $ svi    : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ lcp    : num  -1.39 -1.39 -1.39 -1.39 -1.39 ...
 $ gleason: num  0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 ...
 $ pgg45  : int  0 0 20 0 0 0 0 0 0 30 ...
 $ lpsa   : num  -0.431 -0.163 -0.163 -0.163 0.372 ...
> test = subset(prostate, train==FALSE)[,