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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现|附代码数据

该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。 它也可以拟合多元线性回归。...众所周知，岭惩罚使相关预测因子的系数彼此缩小，而套索倾向于选择其中一个而丢弃其他预测因子。_弹性网络_则将这两者混合在一起。...点击标题查阅往期内容 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 01 02 03 04 glmnet 如果我们只是输入对象名称或使用print 函数，则会显示每个步骤的路径...出于说明目的，我们 从数据文件加载预生成的输入矩阵 x 和因变量 y。 对于二项式逻辑回归，因变量y可以是两个级别的因子，也可以是计数或比例的两列矩阵。...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数 与二项式回归基本相似。

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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现

该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。 glmnet 解决以下问题 ?...众所周知，岭惩罚使相关预测因子的系数彼此缩小，而套索倾向于选择其中一个而丢弃其他预测因子。弹性网络则将这两者混合在一起。...出于说明目的，我们 从数据文件加载预生成的输入矩阵 x 和因变量 y。 对于二项式逻辑回归，因变量y可以是两个级别的因子，也可以是计数或比例的两列矩阵。...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数 与二项式回归基本相似。...与X的关系，而是用 ? 作为因变量，模型的基本形式为： ? 式中， ? 为自变量的偏回归系数，它是须从样本数据作出估计的参数； ? 是当X向量为0时， ?

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    r语言中对LASSO，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

    p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。...用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。 load("QuickStartExample.RData") 该命令从该保存的R数据档案中加载输入矩阵x和响应向量y。...我们使用最基本的呼叫来适应模型glmnet。 fit=glmnet(x,y) “适合”是类的一个对象，glmnet它包含拟合模型的所有相关信息以供进一步使用。我们不鼓励用户直接提取组件。...我们也看到，使用的lambda的范围与alpha不同。 系数上限和下限 这些是最近添加的增强模型范围的功能。假设我们想要拟合我们的模型，但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。

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    r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

    p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。...用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。 load("QuickStartExample.RData") 该命令从该保存的R数据档案中加载输入矩阵x和响应向量y。...我们使用最基本模型glmnet。 fit=glmnet(x,y) “适合”是类的一个对象，glmnet它包含拟合模型的所有相关信息以供进一步使用。我们不鼓励用户直接提取组件。...我们也看到，使用的lambda的范围与alpha不同。 系数上限和下限 这些是最近添加的增强模型范围的功能。假设我们想要拟合我们的模型，但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。

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    Kaggle实战：House Prices: Advanced Regression Techniques（下篇）

    Adjusted R-squared 当自变量个数增加时，尽管有的自变量与 y 的线性关系不显著，R square 也会增大。...残差与杠杆图（Residuals vs Leverage） 这个图形主要用来鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点。...这些方法都已经有比较成熟的 R 包来实现。 逐步回归 逐步回归中，模型会一次添加或者删除一个变量，直到达到某个判停准则为止。...向前逐步回归（forward stepwise）每次添加一个预测变量到模型中，直到添加变量不会使模型有所改进为止。...而 Lasso 方法使用 L1 正则，解出的参数常常具有稀疏的特征，即很多特征对应的参数会为零，也就淘汰了一些自变量对于因变量的影响。 我们用 R 包 glmnet 来实现 LASSO 算法。

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    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|附代码数据

    #X已经被标准化和中心化了 首先，输出显示了数据维度和使用的拟合方法。在本例中，是基于SVD的主成分PC计算。summary()函数还提供了使用不同数量的成分在预测因子和响应中解释方差的百分比。...我们创建一个γ值的网格，也就是作为glmnet函数的输入值的范围。请注意，这个函数的lambda参数可以采用一个值的向量作为输入，允许用相同的输入数据但不同的超参数来拟合多个模型。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务 验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。 用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。...要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎ ---- 本文摘选 《 R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归

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    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|附代码数据

    #X已经被标准化和中心化了 首先，输出显示了数据维度和使用的拟合方法。在本例中，是基于SVD的主成分PC计算。summary()函数还提供了使用不同数量的成分在预测因子和响应中解释方差的百分比。...我们创建一个γ值的网格，也就是作为glmnet函数的输入值的范围。请注意，这个函数的lambda参数可以采用一个值的向量作为输入，允许用相同的输入数据但不同的超参数来拟合多个模型。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务 验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。 用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。...要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎

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    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

    #X已经被标准化和中心化了 首先，输出显示了数据维度和使用的拟合方法。在本例中，是基于SVD的主成分PC计算。summary()函数还提供了使用不同数量的成分在预测因子和响应中解释方差的百分比。...我们创建一个γ值的网格，也就是作为glmnet函数的输入值的范围。请注意，这个函数的lambda参数可以采用一个值的向量作为输入，允许用相同的输入数据但不同的超参数来拟合多个模型。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务 1. 验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。 2. 用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。...要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎ ---- 本文摘选《R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso

    2.7K30

    tidymodels之parsnip的强大之处

    工作流是tidymodels中非常重要的概念，它可以把模型设定和预处理步骤（在tidymodels中称为配方）连接起来，成为一个整体的对象。...tidymodels框架认为预处理和模型应该放在一起评估，不应该单独执行。放在一起有诸多好处，关于这里的细节，大家可以参考《Tidymodeling with R》。...parsnip本身并不提供任何算法（模型），比如随机森林、逻辑回归、支持向量机等，而是为R语言中不同的机器学习R包（比如randomforest，glmnet，xgboost等）提供一个统一的接口，基于统一的使用语法进行建模...） 有的模型需要因子型，有的需要数值型，五花八门 输出结果的结构完全不一样，而且都不是整洁的格式 统一模型选择和参数名称 在parsnip中，这些问题统统得到解决。...首先是不同的R包选择问题，上面也说过了，parsnip本身不能实现任何算法，但是能够使用可以实现这些算法的R包，作为引擎。

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    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|附代码数据

    #X已经被标准化和中心化了 首先，输出显示了数据维度和使用的拟合方法。在本例中，是基于SVD的主成分PC计算。summary()函数还提供了使用不同数量的成分在预测因子和响应中解释方差的百分比。...我们创建一个γ值的网格，也就是作为glmnet函数的输入值的范围。请注意，这个函数的lambda参数可以采用一个值的向量作为输入，允许用相同的输入数据但不同的超参数来拟合多个模型。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务 验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。 用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。...要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎

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    R语言进行机器学习方法及实例（一）

    优点：可以生成一个单一的、易于理解的、人类可读的经验法则（大拇指法则）；表现往往出奇的好；可以作为更复杂算法的一个基准； 缺点：只使用了一个单一的特征；可能会过于简单 R代码： 使用R包RWeka中OneR...R代码： 使用R包glmnet中glmnet()函数拟合LASSO回归模型 glmnet(x, y, family=c("gaussian","binomial","poisson","multinomial...一个包括每一类的非零向量数目的矩阵；   dim：系数矩阵的维度；   nobs：观察的数量；   npasses：全部lambda值加和的数据的总的通量；   offset：逻辑变量，显示模型中是否包含偏移...优点：将决策树的优点与数值型数据建立模型的能力相结合；能自动选择特征，允许该方法和大量特征一起使用；不需要使用者事先指定模型；拟合某些类型的数据可能会比线性回归好得多；不要求用统计的知识来解释模型。...下篇文章会说到监督学习中的神经网络和支持向量机，还有其他非监督学习的一些方法。   本文可以作为一个速查和简单的入门，一些函数只列举了部分重要的参数，具体的使用参数可以通过查看R里面的帮助获得。

    4.1K70

    R语言笔记完整版

    【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式（compound expression）。 一行中，从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释。 R是动态类型、强类型的语言。...R的基本数据类型有数值型（numeric）、字符型（character）、复数型（complex）和逻辑型（logical），对象类型有向量、因子、数组、矩阵、数据框、列表、时间序列。...（）——列出可以被获取到的存在的数据集(base包的数据集) data（，package=“nls”）——将nls包的datasets加载到数据库中 批处理文件和结果重定向.../RData")——加载目录中的*.RData，把文档-词项矩阵从磁盘加载到内存中 数据查看 通用对象 R是一种基于对象（Object）的语言，对象具有很多属性（Attribute），其中一种重要的属性就是类

    5.2K41

    预后建模绕不开的lasso cox回归

    回归我们并不陌生，线性回归和最小二乘法，逻辑回归和最大似然法，这些都是我们耳熟能详的事物，在生物信息学中的应用也比较广泛, 回归中经常出现两类问题，欠拟合和过拟合。...在预后建模的文章中，我们需要针对多个marker基因的表达量汇总形成一个指标，使用该指标来作为最终的maker, 而这个指标在文章中被称之为各种risk score, 比如NAD+基因的预后模型，构建的...具体到实际操作，使用的是glmnet这个R包 Here, the glmnet package was applied to determine the optimal lambda value corresponding...官方链接如下 https://glmnet.stanford.edu/ 正则项本身只是一个代价函数中的添加项，所以其应用范围不仅局限于线性回归，逻辑回归，cox回归都支持，所以glmnet这个R包也支持多种回归模型的正则化处理...准备输入文件 包括自变量和因变量，自变量是一个矩阵，每一行表示一个患者，每一列表示一个自变量；因变量也是一个矩阵，共两列，分别为代表生存信息的time加status， 代码如下 > library(glmnet

    4K20

    高维变量选择专题|R、Python用HOLP、Lasso、SCAD、PCR、ElasticNet实例合集分析企业财务、糖尿病

    根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。 相关视频 练习1 加载糖尿病数据集。...summary(x) for(i in 1:10){ plot(x\[,i\], y) abline(lm(y~x\[,i\]) } 练习3 使用OLS将y与x中的预测因子进行回归。...#X已经被标准化和中心化了 首先，输出显示了数据维度和使用的拟合方法。在本例中，是基于SVD的主成分PC计算。summary()函数还提供了使用不同数量的成分在预测因子和响应中解释方差的百分比。...我们创建一个γ值的网格，也就是作为glmnet函数的输入值的范围。请注意，这个函数的lambda参数可以采用一个值的向量作为输入，允许用相同的输入数据但不同的超参数来拟合多个模型。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。

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    结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

    p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...NA 是 R 实现的默认缺失数据标签。 创建和导出相关矩阵 现在，我们将创建一个相关矩阵，并向您展示如何将相关矩阵导出到外部文件。...write.csv( cor, "PW.csv") cor(test, method = "pear") cor #注意我们使用列表删除时的差异 # 将相关矩阵保存到硬盘上的文件中 write.csv...现在我们使用 T4 运行回归，将所有 T2 作为 DV 删除，T1 将所有 T2 作为自变量删除。...read.csv("cor.csv") data.matrix(oaw) #从数据框架到矩阵的变化 #用相关矩阵做回归，没有原始数据 mdeor 本文摘选《R语言结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

    3.9K20

    mlr3_学习器构建

    见到四十三次日落，需要一天 见到那年的夏天，需要一年 看到彗星划过夜空，需要一甲子 ，却需要到时间尽头 mlr3::Learner类的对象为r中许多流行的机器学习算法提供了统一的接口。...mlr_learners_classif.rpart mlr_learners_regr.featureless mlr_learners_regr.rpart 其他算法通过mlr3learners 实现 线性和逻辑回归...k近邻回归与分类 线性和二次判别分析 朴素贝叶斯 支持向量机 梯度增加 随机回归森林随机分类森林 Kriging 更多的算法再mlr3extralearners仓库中 创建learner 略，暂定更新与后续...regr.xgboost, ## surv.cv_glmnet, surv.glmnet, surv.ranger, surv.xgboost 每一个学习器均有一下的属性 feature_types...：可处理的数据特征，一些学习器不能处理因子 packages：需要的包 properties：附加属性和功能，比如有些学习器可以处理缺失数据 predict_types：目标类型，分类或者回归 选择指定的学习器

    1.4K20

    R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据

    我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。在实际应用中，对每个具体的问题，各种预报方法得出的结果通常是不一致的，因而不知道如何将它们统一起来。...环流因子=read.csv("环流因子.csv") 降水数据=read.csv("30年降水数据.csv") 转换降水数据 y=0    for(i in 2:ncol(降水数据)){...对每个具体的问题，各种预报方法得出的结果通常是不一致的，因而不知道如何将它们统一起来。...只是确定权值的方式是不断地进行学习训练，权值存在于复杂的人工神经网络结构中，并不是线性和容易理解的。最后，把该子预报方法的预报结果作为集成预报方法的预报结果。...CNN（卷积神经网络）模型进行回归 2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析 4.R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA

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    Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

    我们将看到，处理数据在概念上很容易理解，但在实际操作中却很耗时。然而，对于任何拥有来自不同供应商的数据流并想创造性地使用它们的行业来说，将不同来源的数据混在一起是一项必要的技能。...数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。使用tempfile() 基础 R 中的 函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。...CAPM 使用简单的线性回归，而 FF 使用具有许多自变量的多元回归。因此，我们的 3 因子 FF 方程为 lm(R_excess ~ MKT_RF + SMB + HML。...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》

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