7、线性模型特征选择与分类技术探究

线性模型特征选择与分类技术探究

在数据分析和建模领域，特征选择与分类技术是至关重要的环节。本文将深入探讨线性模型的特征选择，以及两种非线性分类技术：K - 最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）。

线性模型特征选择与模型评估

在对某数据集进行分析时，我们使用了多种线性模型进行特征选择和建模。以下是部分模型系数的展示：

(Intercept) 0.04370343
lcavol      0.43556907
lweight     0.45966476
age         .         
lbph        0.01967627
svi         0.27563832
lcp         .         
gleason     0.17007740
pgg45       .         

通过代码计算模型误差：

lasso.y.cv = predict(lasso.cv, newx=newx, type="response", s="lambda.1se")
lasso.cv.resid = lasso.y.cv - test$lpsa
mean(lasso.cv.resid^2)

此模型使用五个特征实现了 0.46 的误差，将 age、lcp 和 pgg45 的系数归零。

我们还对比了五种不同模型在测试集上的误差：
| 模型 | 测试集误差 |
| ---- | ---- |
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