16、机器学习中的LASSO与支持向量机方法解析

机器学习中的LASSO与支持向量机方法解析

在机器学习领域，有许多强大的工具和算法可以帮助我们处理各种复杂的数据和问题。本文将深入探讨LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法在非洲土壤数据上的应用，以及支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的基本原理和应用。

1. LASSO方法在非洲土壤数据中的应用

非洲土壤数据集具有特征数量（p）远大于数据点数量（n）的特点，特征数量几乎是数据点数量的三倍，这是一个极具挑战性的情况。而LASSO方法的核心优势在于降维，因此研究它在该数据集上的表现具有重要意义。

以下是使用LASSO方法预测土壤酸度（pH）的具体步骤：

# 选取数据
afrsoil1 <- afrsoil[,c(1:3578,3597)]
# 进行LASSO分析
z <- qeLASSO(afrsoil1,'pH',holdout=NULL)

输出结果中的 nzero 组件显示了在每一步中选择的特征数量：

> z$nzero
 s0  s1  s2  s3  s4  s5  s6  s7  s8  s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19
  0   2   2   2   4   4   5   5   6   6   6   7   8   8  10  12  17  16  14  13
s20 s2