基于R实现lasso

最新推荐文章于 2024-11-14 23:59:02 发布
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分类专栏： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuzhilu/article/details/80293102
本文介绍了如何使用LARS算法进行变量选择的过程。通过加载数据并将其转换为矩阵形式，利用lars包来运行LARS算法，并根据Cp值来确定最佳的变量组合。Cp值用于衡量多重共线性，值越小说明变量间独立性越高。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

library(lars)

data <- as.matrix(data)

out2 <- lars(x=data[,1:13],y=data[,14],type ="lar")


summary(out2)


Cp的含义：衡量多重共线性，其取值越小越好，这里取到第6步使得Cp值最小，也就是选择X7,X3,X5,X11,X6,X10 这6个变量。

#确定Cp值最小的步数

coef <- coef.lars(out2, mode="step", s=7)

coef[coef!=0]


R语言实现LASSO回归算法
HackNebulaZ的博客
10-16 993
这个正则化项通过将系数的绝对值加权添加到最小化的目标函数中，促使某些系数变为零，从而实现变量选择。这使得LASSO回归在具有大量预测变量的情况下非常有用，可以帮助我们识别对响应变量具有最重要影响的变量。在本文中，我将向您展示如何使用R语言编写LASSO回归算法。这样，您就可以通过运行上述代码来实现LASSO回归，并获取模型的系数。根据您的数据集和具体需求，您可以对代码进行调整和扩展。至此，我们已经完成了使用R语言实现LASSO回归算法的全部步骤。来查看LASSO模型的系数。在上述代码中，我们使用了。
R语言基于LASSO进行特征筛选（feature selection）
data+scenario+science+insight
08-15 7958
R语言基于LASSO进行特征筛选（feature selection） 对一个学习任务来说，给定属性集，有些属性很有用，另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(feature)。对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”(relevant feature)、没什么用的属性称为“无关特征”(irrelevant feature)。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，即“特征选择”(feature selection) 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行
Lasso回归——基于R语言实现
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02-17 5275
R语言在数据分析和机器学习方面目前也使用得比较多，很多前沿论文以及实战也是采用R语言进行，因此，对于R语言的学习也有一定的必要，今天给大家展示R语言是如何实现Lasso回归以及分析一下python和R语言在回归时的差别和注意点，并且相关代码也会同步上传到公众号，大家前往公众号获得。首先，我们先导入R语言所需要的包文件，使用到的核心包为"glmnet"包，如果大家没有安装，可以先安装该包文件，安装命令也会在代码中附上，安装完之后添加包依赖，如果已经安装，直接添加包依赖即可。
手把手教你使用R语言做LASSO 回归
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LASSO 回归也叫套索回归，是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩，达到防止过度拟合，解决严重共线性的问题，LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出，目前在预测模型中应用非常广泛。在新格兰文献中，有大牛提出，对于变量过多而且变量数较少的模型拟合，首先要考虑使用LASSO 惩罚函数。今天我们来讲讲怎么使用R语言通过LASSO 回归构造预测模型。 首先我们要下载R的glmnet包，由 LASSO 回归的发明人，斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。 加载
【R语言】LASSO回归（含代码）
weixin_72254324的博客
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论文中常见的LASSO回归分析方法。
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weixin_46587777的博客
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1. `Measure: Mean-Squared Error`：这一部分指示了用于评估模型性能的指标，这里使用的是均方误差（Mean-Squared Error），通常用于回归问题的性能度量，它衡量了模型的预测值与实际观测值之间的平均平方误差。较大的 λ（lambda) 会导致更多的系数变为零，从而降低模型的复杂性，而较小的 λ（lambda) 允许更多的非零系数，使模型更复杂。- **非零系数的特征：** 对于每个特征，从左到右的路径线表示了在 λ 增大的情况下系数的变化。系数可以是正数、负数或零。
基于R语言实现LASSO回归分析
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Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例。
R语言实现LASSO回归
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Lasso回归又称为套索回归，是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术。Lasso是一种收缩估计方法，其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0的回归系数，进一步得到可以解释的模型。R语言中有多个包可以实现Lasso回归，这里使用lars包实现。 1.利用lars函数实现lasso回归并可视化显示 x...
Lasso和Adaptive lasso回归模型&mdash;&mdash;基于R语言lars包的改写
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基于R语言lars包的改写，详细实现lasso模型和adaptive lasso模型，并使用两个模型分别研究了幸福指数的影响因素，得出：Adaptive lasso模型具有更强的Oracle性质。
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所念皆星河
11-14 630
产生响应变量Y，使用最优子集选择法与lasso法，对比分析，得出通过最优子集选择法，并通过参数的估计得出，通过lasso法分析得出有4个变量不等于0，说明使用lasso法筛选出来6个变量，得出拟合模型为。通过分析得出有6个变量不等于0，说明使用lasso法筛选出来6个变量，得出拟合模型为。通过分析得出有4个变量不等于0，说明使用lasso法筛选出来6个变量，得出拟合模型为。通过最优子集法分析，并通过参数的估计得出，根据。通过最优子集选择法，并通过参数的估计得出，根据。选择出来的最优模型为y=
R语言 所有分类数据回归
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#glmnet包含有线性回归，逻辑回归，泊松计数模型，cox回归模型，多分类逻辑回归多响应线性回归 #阿法系数=0是岭回归，阿法系数=1，是lasso回归 ############################################################ data(QuickStartExample) #20 Independent variables and 1 dependent variable fit<-glmnet(x,y) #查看计算路径 print(fit)#Df是非零系数的个数，第三列是惩罚力度，第二列是相应的惩罚力度对应的解释偏差百分比 #利用coef来提取模型的系数 coef(fit,s=0.1) #可视化 plot(fit) #预测 #参数newx用来设置输入数据，s用来设置朗姆塔（惩罚力度）的值 nx<-matrix(rnorm(10*20),10,20) predict(fit,newx=nx,s=c(0.1,0.05)) #交叉验证，筛选最优的朗姆塔的值，cv.glmnet函数实现这个功能 cvfit<-cv.glmnet(x,y) plot(cvfit)#红色散点为交叉验证的散点图，两条垂直的虚线为交叉验证后选定的朗姆塔 #提取最优的朗姆塔的值 cvfit$lambda.min#均方误差最小 cvfit$lambda.1se#一倍标准差 #根据朗姆塔来取得系数 coef(cvfit,s='lambda.min') #将稀疏矩阵转化为传统矩阵 as.matrix(coef(cvfit,s='lambda.min'))
LASSO回归实践
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基于LASSO方法，在基金正式报告之前挖掘出基金重仓股。
rlasso-site：该项目描述了我的个人作品集
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盖茨比的世界初学者 用这个hello-world样板启动您的项目。 该入门工具随附主要的Gatsby配置文件，您可能需要使用React的快速应用生成器快速启动并运行。
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10997​tecdat.cn模拟假数据集 set.seed(0820) n <- 50 p <- 25 beta <- rep(0,p) beta[1:5] <- 1:5/5 X <- matrix(rnorm(n*p),n,p) X <- scale(...
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r语言如何实现lasso回归
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03-24
### R语言实现Lasso回归的方法 LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种用于变量选择和模型压缩的线性回归方法。它通过引入L1正则化项，能够有效地减少不重要特征的影响并提高模型的解释能力[^2]。 以下是基于R语言实现LASSO回归的一个具体示例代码： #### 使用`glmnet`包实现LASSO回归 `glmnet`是一个功能强大且广泛使用的R包，支持多种类型的回归分析，包括LASSO回归。下面展示了如何利用该包完成LASSO回归的任务。 ```r # 加载必要的库 library(glmnet) # 创建模拟数据集 set.seed(123) # 设置随机种子以便结果可重复 n <- 100 # 样本数量 p <- 20 # 特征数量 X <- matrix(rnorm(n * p), nrow = n, ncol = p) # 随机生成自变量矩阵 beta <- c(rep(5, 5), rep(0, p - 5)) # 前五个系数为有效信号，其余为噪声 y <- X %*% beta + rnorm(n) # 构造因变量加上一些噪音 # 将输入标准化以适应glmnet的要求 X_scaled <- scale(X) y_scaled <- scale(y) # 训练LASSO模型 lasso_model <- glmnet(X_scaled, y_scaled, alpha = 1) # alpha=1表示纯LASSO回归 # 查看不同lambda下的系数路径 plot(lasso_model, xvar = "lambda", label = TRUE) # 找到最佳lambda值 (交叉验证法) cv_lasso <- cv.glmnet(X_scaled, y_scaled, alpha = 1) best_lambda <- cv_lasso$lambda.min # 输出最优模型及其对应的非零系数 optimal_model <- glmnet(X_scaled, y_scaled, alpha = 1, lambda = best_lambda) non_zero_coeffs <- coef(optimal_model)[which(coef(optimal_model) != 0)] print(non_zero_coeffs) ``` 上述代码实现了以下几个关键步骤： 1. **创建数据集**：构造了一个具有显著性和冗余性的合成数据集。 2. **训练模型**：调用了`glmnet()`函数，并指定`alpha=1`来执行纯粹的LASSO回归。 3. **可视化系数变化趋势**：绘制了随着λ的变化各特征对应权重的变化轨迹图。 4. **寻找最佳λ值**：借助十折交叉验证技术选取使预测误差最小化的超参数λ。 5. **提取最终模型中的活跃特征集合**：仅保留那些经过惩罚后仍保持正值的属性作为重要的决策依据[^4]。 #### 可选方案&mdash;&mdash;采用`lars`包实现LASSO回归 除了`glmnet`之外，还有另一种名为`lars`的软件包也可以用来解决相同的问题领域。不过需要注意的是，在实际应用过程中可能会遇到某些局限性或者性能瓶颈等问题。 ```r # 安装并加载 lars 包 if (!requireNamespace("lars", quietly = TRUE)) install.packages('lars') library(lars) # 调用 lars 函数拟合 LASSO 模型 data(diabetes) # 使用内置糖尿病数据集测试 attach(diabetes) lasso_lars <- lars(x, y, type="lasso") # 绘制解路径曲线 par(mfrow=c(1,2)) plot(lasso_lars); abline(v=cv.lars$x[, which.min(cv.lars$cv)], col='red', lty=2) legend("topright", legend=paste("Min CV at step", min(cv.lars$index)), fill="white", bty="n") ``` 此部分演示了另一个可能的选择方式即运用`lars`程序包来进行类似的运算操作过程[^5]。 --- ###
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