R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 / 开普饭

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 + ...

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 ...

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 ...

本文转载自博客你应该掌握的7种回归模型!. 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法.由于这二者的知名度很大,许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了.而了解更多的学者会知道它们是所有回归 ...

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(Y)和自变量(X)之间的关系,例如不同的施肥量对苗木高生长的关系.中国人的消费习惯对美 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18129 在线性模型的文章中,我们已经了解了如何在给出协变量x的向量时构造线性模型.但更一般而言,我们可以考虑协变量的变换,来使用线性模型. 我们首 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验.Cramer's V检验和GoodmanKrusk ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20531 在标准线性模型中,我们假设 .当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法. 多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18840 这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归, 我们必须定义阈值函数 R函数是 thresh = function(x,a ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=10997 模拟假数据集 set.seed(0820) n <- 50 p <- 25 beta ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22273 动机如果你了解数据科学领域,你可能听说过LASSO.LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型,试图将不相关的变量从模型中排除 ...

本文由阿童木根据实践经验而整理,希望对大家有帮助. 原创微文,欢迎转发转载. 导读 R语言lm函数可对两组数据进行回归分析.geom_point函数可以将数据绘制成散点图,geom_smooth函数可 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用.我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析.我们之前使 ...

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