巧用LASSO回归构建高预测水平的临床预后模型 / 开普饭

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 ...

2.6 api介绍[**] 1.梯度下降法 sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept ...

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=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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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=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( ...

巧用LASSO回归构建高预测水平的临床预后模型