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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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]


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