R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例 / 开普饭

先看一波过拟合: 图中,红色的线存在明显的过拟合,绿色的线才是合理的拟合曲线,为了避免过拟合,我们可以引入正则化. 下面可以利用正则化来解决曲线拟合过程中的过拟合发生,存在均方根误差也叫标准误差,即为 ...

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 ...

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises .这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas. ...

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 ...

Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制,lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大,从而获得一个较少变量的模型.Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2640 可以使用逐步回归过程确定多元逻辑回归.此函数选择模型以最小化AIC. 如何进行多元逻辑回归可以使用step函数通过逐步回归过程确定多元逻辑 ...

原文:http://tecdat.cn/?p=4103 本文向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势. 岭回归当回归 ...

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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22302 混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型,其中,当数据被分组或同时存在固定和随机效应时,结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合. 混合 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23159 混合模型在统计学领域已经存在了很长时间.例如,标准的方差分析方法可以被看作是混合模型的特殊情况.最近,混合模型有多种应用和扩展,使其能够涵 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23250 回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合.在本教程中,我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据. ...

[科研绘图点我][付费精品合集][SEER点我] 今天是各类统计方法R语言实现的第12期,我们主要介绍泊松回归. 泊松回归计数型,如某地区某年发生肿瘤患者的人数等,常用泊松回归,假设因变量Y服从泊松 ...

一. 地理加权模型简介 1.简介空间统计为自然科学和社会科学中广泛的学科提供了重要的分析技术,在这些学科中(通常是大型的)空间数据集经常被收集.在这里,我们提出的技术从一个特殊的分支的非平稳空间统计 ...

原文链接: http://tecdat.cn/?p=14121 本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术. 保费没有细分该价格应与纯溢价相关,而纯溢价与频率成正比,因为没有协变量,预期频率应为 ...

R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例