Feature Selection in R · mlampros / 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=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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

对应原版教程第8章http://bioconductor.org/books/release/OSCA/overview.htm 细胞的测序结果一般都有1万多的基因.从表达水平来看,其中大部分的信息可 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5658 使用R检测相关主题的社区创建主题网络我通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究社会科学.计算机和信息学方面的出版物. 我遇到的一个问题是 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22438 多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系. 当我们分析有一些弯曲的波动数据时,拟合这种类型的回归是很关键的. 在这篇文章中,我 ...

[学术版]R论文写作系列实战课程将通过分主题.分R包的方式进行.近期的主题是网络分析方法,聚焦于常见包以及国外最新包的应用.希望达成以下两个目标,第一,实现小白入门R语言论文写作的最短路径!第二,掌握 ...

有人说,医院的大门是扇特殊的大门,它把很多人分隔在两个世界.而在很多医院的研究型病房中,有一些特殊的房门,把治疗分隔出不同的样态.近年来,围绕着神秘的研究型病房,公众耳闻迥异的说法,也有着各种想象:医 ...

ng-container 标签只在 design time 可见,运行时会完全从渲染出的 HTML 源代码里被移除.通过 ng-container 加上 SAP Spartacus 自定义实现的 cx ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22422 在本文中,我们描述了灵活的竞争风险回归模型.回归模型被指定为转移概率,也就是竞争性风险设置中的累积发生率.该模型包含Fine和Gray(1 ...

今天要给大家介绍的依然是两个分类算法,The naive Bayes and support vector machine (SVM),两个算法的原理有些许不同,不过还是放一篇文章中吧,毕竟我的文章都 ...

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