glmnet包-简要

最新推荐文章于 2023-10-26 09:47:56 发布

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cv.glmnet Cross-validation for glmnet

deviance.glmnet Extract the deviance from a glmnet object

glmnet fit a GLM with lasso or elasticnet regularization

glmnet.control internal glmnet parameters

plot.cv.glmnet plot the cross-validation curve produced by cv.glmnet

plot.glmnet plot coefficients from a "glmnet" object

predict.cv.glmnet make predictions from a "cv.glmnet" object.

predict.glmnet make predictions from a "glmnet" object.

print.glmnet print a glmnet object

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使用glmnet构建分类模型并可视化特征系数与L1正则化系数

2301_79326559的博客

08-28

323

本文介绍了如何使用glmnet包在R语言中构建分类模型，并可视化特征系数和L1正则化路径。最后，我们可视化特征系数和L1正则化路径，以更好地理解模型的特征选择和正则化过程。在机器学习和统计建模中，正则化是一种常用的技术，用于控制模型的复杂度并避免过拟合。除了特征系数之外，我们还可以可视化L1正则化路径，以显示正则化参数对模型的影响。通过使用glmnet包的plot函数，可以生成L1正则化路径图。本文将介绍如何使用glmnet包在R语言中构建分类模型，并演示如何可视化特征系数和L1正则化路径。

R语言基于glmnet构建L1正则化的Logistic回归模型及可视化系数和最佳lambda值

HackCyberX的博客

08-11

423

本文介绍了如何使用R语言中的glmnet包构建L1正则化的Logistic回归模型，并展示了如何可视化系数和确定最佳的lambda值。通过使用L1正则化，我们可以降低模型的复杂度，并提高模型的鲁棒性。在实际应用中，可以根据不同的数据集和问题，选择合适的alpha值和lambda值来构建更好的模型。以上就是基于glmnet包构建L1正则化的Logistic回归模型，并可视化系数和最佳lambda值的方法。希望对您有所帮助！

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matlab代码cox-glmnet_matlab:为MATLABR2020，Windows1064位编译的glmnet

05-23

Matlab代码考克斯glmnet_matlab_R2020 针对Windows 10 64位的MATLAB R2020b进行了编译。更新：编译R2020b Glmnet似乎对R2021a做工精细。注意不同MATLAB版本（例如R2020a）的Check Releases和Branches。我还修复了cvglmnet.m ，更新了用于并行计算的旧函数（从matlabpool到parpool ）。该存储库中的代码是即插即用的：只需下载文件夹，将其添加到您的MATLAB路径并运行您的GLM！背景是用于拟合整个套索或弹性网路径以进行线性回归，逻辑和多项式回归，泊松回归和Cox模型的极其有效的软件包。它比统计和机器学习工具箱随附的MATLAB lassoglm快得多。作者提供的Glmnet与较新版本的MATLAB不兼容（> R2016，我在某处读过）。确实，运行原始代码时，我在Windows 10上的Matlab 2020a陷入致命崩溃。另外，提供的代码在我的系统上不起作用。因此，我再次编译了glmnet所基于的Fortran代码（并使其变得如此之快）。 Glmnet现在

R语言：glmnet包重点详解及多类回归实现(lasso/岭回归/弹性网)

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Glmnet是一个通过惩罚极大似然来适应广义线性和相似模型的软件包。控制在对数尺度上计算lasso回归或弹性网回归的参数为正则化参数lambda。该算法速度非常快，并且可以利用输入矩阵x的稀疏性。它适合线性、logistic和多项式、泊松等回归模型。它还可以拟合多元线性回归模型、定制族广义线性回归模型和lasso回归模型，在该软件包中还拥有预测、绘图、交叉验证的方法。

Glmnet算法ElasticNet

牛肉胡辣汤

10-26

398

Glmnet算法的ElasticNet方法是一种强大的正则化回归技术，可用于在高维数据集中同时选择重要变量和减少不重要变量的影响。使用Glmnet库，我们可以灵活地拟合和调整ElasticNet模型，从而获得更准确且稳定的预测结果。Glmnet算法是一种用于线性回归和分类的正则化算法，其中包括R语言中广泛使用的ElasticNet方法。其中，RSS(β)是残差平方和，||β||₁是L1范数，||β||₂是L2范数，λ是正则化参数，α是L1正则化和L2正则化之间的混合比例。我们使用了Glmnet库的。

C-index用什么R包做

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另外，像glmnet或者mlr3这样的机器学习包是否支持呢？可能需要进一步确认。然后，我需要检查用户提供的引用内容是否有相关线索。引用[2]提到了RSEM的Gibbs采样器，和C-index无关。引用[4]提到PyRadiomics的安装，...

R 多变量数据预处理_R语言常用统计方法包+机器学习包（名称、简介）

weixin_39918747的博客

11-22

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上期帮大家盘点了一下R中常用的可视化包，这期将简要盘点一下关于统计分析与机器学习的R包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。本文作者为“食物链顶端”学习群中的小伙伴，感谢他们的分享。话不多说我们一起来看看吧！1. survival简介：survival是目前用的最多的做生存分析的包，Surv：用于创建生存数据对象，survfit：创建KM生存曲线或是Cox调整生存曲线，su...

“#install.packages(c("glmnet", "survival")) # 需额外安装survival包 library(glmnet) library(survival) # Cox模型依赖的生存分析包 set.seed(12345) inputFile="1.TLSgenesEXP.txt" # 输入文件（需包含生存时间、状态和基因表达数据） #setwd("C:\\Users\\lexb\\Desktop\\geoGene\\10.lasso") # 读取数据并转置 rt = read.table(inputFile, header=T, sep="\t", row.names=1) rt = t(rt) # 检查并筛选非正值 time = rt[, "time"] rt = rt[time > 0, ] # 排除time ≤0的样本 # 重新提取列 time = rt[, "time"] status = rt[, "status"] y = Surv(time, status) x = as.matrix(rt[, !colnames(rt) %in% c("time", "status")]) # 训练LassoCOX模型 fit = glmnet(x, y, family = "cox", alpha=1) # family="cox"是关键修改点 # 绘制系数路径图 pdf("lasso_cox.pdf", width=5, height=5) plot(fit, label=TRUE) dev.off() # 交叉验证选择lambda cvfit = cv.glmnet(x, y, family="cox", alpha=1, type.measure="deviance", # Cox模型默认使用偏似然偏差 nfolds=10) # 绘制交叉验证曲线 pdf("cvfit_cox.pdf", width=6, height=5.5) plot(cvfit) dev.off() # 输出与预后显著相关的基因 coef = coef(fit, s=cvfit$lambda.min) # 选择最优lambda下的系数 index = which(coef != 0) # 非零系数索引 lassoGene = rownames(coef)[index] # 提取基因名 write.table(lassoGene, file="1.LASSO_COX.gene.txt", sep="\t", quote=F, col.names=F, row.names=F)”以上述代码为基础，撰写RandomSurvivalForest代码，筛选基因。

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03-13

用户提供的代码是用R语言，使用glmnet包进行Lasso Cox回归分析，目的是筛选与生存相关的基因。现在他们想要改用随机生存森林的方法来做类似的基因筛选。我需要确保新代码的结构与原代码相似，方便用户对比和使用。 ...

r语言 tunerf函数_R语言 | 一网打尽高质量统计分析与机器学习包

weixin_30652395的博客

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原标题：R语言 | 一网打尽高质量统计分析与机器学习包146+72本期刊《SCI期刊分析+选刊网站》免费领解螺旋公众号·陪伴你科研的第2232天常用统计方法包+机器学习包(名称、简介)本文简要盘点一下关于统计分析与机器学习的R包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。话不多说我们一起来看看吧！1. survival简介：survival是目前用的最多的做生存分析的包，Surv：用于创建...

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在开始构建统计模型之前，对R语言的基础知识进行简要回顾是很有必要的。R语言是一款专注于统计分析的编程语言，它拥有丰富的统计包和图形用户界面。无论你是新接触R语言还是已有一定经验，理解R语言的基本操作，如...

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适用于python的Glmnet 安装使用点子（推荐） pip install glmnet_py 从源编译 git clone https://github.com/bbalasub1/glmnet_python.git cd glmnet_python python setup.py install (use python setup.py install --user if you get a permission denied message. This does a local install for the user) 要求：Python 3，Linux 当前，GLMnet.so的签入版本针对以下配置进行编译： Linux： Linux版本2.6.32-573.26.1.el6.x86_64（gcc版本4.4.7 20120313（Red Hat 4.4.7-16）（G

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#datalibrary(lars)data(diabetes)attach(diabetes) #glmnetlibrary(glmnet)library(foreach)library(Matrix)gt <- cv.glmnet(x, y, nfolds = 10) # plot(gt) gt.coef <- coef(gt$glmnet.fit, s = gt...

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本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包，如glmnet,ridge,lars等。算法的细节尽量给文献，这个坑太大，hold不住啊。 1.变量选择问题：从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。其建模要点在于误差项一般要求独立同分布（常假定为正态）零均值。t检验用来检验拟合的模型系数的显著性，F检验用来检验模型的显著性（方差

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本文详细的介绍了R语言glmnet建模的详细步骤以及理论基础，大家可以根据本篇博客举一反三，深入理解glmnet程序包的建模！

glmnet里面的参数

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glmnet 是一种用于回归和分类的线性模型。它可以解决L1和L2正则化的问题。它的参数有: alpha: 表示正则化项中的 L1 和 L2 的比例。值为 0 时表示使用 L2 正则化，值为 1 时表示使用 L1 正则化。 lambda: 表示正则化强度的参数。lambda 越大，模型的复杂度就越低，容易欠拟合；lambda 越小，模型的复杂度就越高，容易过拟合。 nlambda: 表示要构建的...

R语言glmnet包拟合广义线性模型

qq_27390023的博客

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R包glmnet是通过惩罚最大似然法拟合广义线性和类似模型的软件包。 1. 加载包和数据 #install.packages("glmnet", repos = "https://cran.us.r-project.org") library(glmnet) ls("package:glmnet") # x = matrix(rnorm(100 * 20), 100, 20)*10 # y = rnorm(100) ### 1. 加载包和数据 data(QuickStartExample) x

岭回归，Lasso回归及弹性网络回归原理及R实现

Christina

10-24

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The standard linear model (or the ordinary least squares method) performs poorly in a situation, where you have a large multivariate data set containing a number of variables superior to the number of samples. A better alternative is thepenalized regress.

Python-glom详解

奔跑的豆子的专栏

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2794

glom是一种用Python处理数据的新方法，具有以下特点：嵌套结构并基于路径访问使用轻量级的Pythonic规范进行声明性数据转换可读、有意义的错误信息内置数据探测和调试功能 … 在上一篇博文当中，简要记录一下glom的使用，以及一些它的特性！接下来，将记录一下glom更多方法的使用： glom.glom(target, spec, **kwargs) 从给定的target，根据sp...