R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题） / 开普饭

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量).但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量.随着两个以上的解释变量,它开 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择.为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9706 总览在这里,我们放宽了流行的线性方法的假设.有时线性假设只是一个很差的近似值.有许多方法可以解决此问题,其中一些方法可以通过使用正则化方法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类. 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立 ...

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( ...

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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24152 什么是PCR?(PCR = PCA + MLR) · PCR是处理许多 x 变量的回归技术 · 给定 Y 和 X 数据: · 在 X 矩阵 ...

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 ...

R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题）