R语言解决Lasso问题 / 开普饭

基于线性模型的特征筛选方法大家好,我是风风.单细胞系列的推文告一段路,我们把基本分析和常见的高级分析基本都走了一遍,剩下的就是实操进行排列组合了.今天我们来聊点新的内容--基于线性模型的特征筛选方法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602 正则化(regularization) 正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径.该算法 ...

在多元线性回归中,多个变量之间可能存在多重共线性,所谓多重,就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关.首先来看下多重共线性对回归模型的影响,假设一下回归模型 y = 2 * x1 + 3 * x2 + ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8652 偏最小二乘回归是一种回归形式 . 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量. 在本文中,我们将使用pls在" ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3795 Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包.正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net( ...

第6章给大家介绍实际场景中最常用的两种统计模型,线性模型和广义线性模型.本章首先在6.1节中介绍线性模型,然后在6.2节中介绍广义线性模型,在6.3节再介绍线性模型和广义线性模型中的变量选择.本章最后 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选.概率预测.分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问 ...

glmnet提供了LASSO或ridge regression的Cox-PH分析模式,用于研究预测变量与生存时间的关系. 加载数据 library(glmnet)library(survival)da ...

在这篇文章中,我将介绍一个与回归相关的常见技术面试问题,我自己也经常会提到这个问题: 描述回归建模中的L1和L2正则化方法. 在处理复杂数据时,我们往往会创建复杂的模型.太复杂并不总是好的.过于复杂的 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22921 拟合岭回归和LASSO回归,解释系数,并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化. # 加载CBI数据 # 子集所需的变量(又称,列) CB ...

影像组学(Radiomics)是一个新兴的概念,2012 年由荷兰学者 Philippe Lambin 首次提出,其定义是借助计算机软件,从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征,使用统计学和/或机器学 ...

今年(2020)2月,解放军总医院放射治疗科的研究团队,在国际期刊<Journal of Cancer> 上发表了题为"Precise prediction of the rad ...

ML之PLiR之Glmnet算法:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 输出结果 0 2 1 2 2 2 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 2 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22721 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23378 1 介绍在本文中,我们将研究以下主题证明为什么低维预测模型在高维中会失败. 进行主成分回归(PCR). 使用glmnet()进行岭回归 ...

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