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最近咱们被客户要求撰写对于 lasso 的钻研报告,包含一些图形和统计输入。
本文介绍具备分组惩办的线性回归、GLM 和 Cox 回归模型的正则化门路。这包含组抉择办法,如组 lasso 套索、组 MCP 和组 SCAD,以及双级抉择办法,如组指数 lasso、组 MCP
还提供了进行穿插验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。
本文提供了一些数据集的例子;波及辨认与低出世体重无关的危险因素 ( 查看文末理解数据获取形式 )。后果是间断测量(bwt,以公斤为单位的出世体重),也能够是二分法(低),即新生儿出世体重低(低于 2.5 公斤)。
head(X)
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拓端
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原始设计矩阵由 8 个变量组成,此处已将其扩大为 16 个特色。例如,有多个种族指标函数(“其余”是参考组),并且曾经应用多项式比照扩大了几个间断因素(例如年龄)(样条曲线会给出相似的构造)。因而,设计矩阵的列被 _分组_;这就是_组_的设计目标。分组信息编码如下:
group
在这里,组是作为一个因子给出的;惟一的整数代码(实质上是无标签的因子)和字符向量也是容许的(然而,字符向量的确有一些限度,因为组的程序没有被指定)。要对这个数据拟合一个组套索 lasso 模型。
gLas(X, y,grup)
而后咱们能够用以下办法绘制系数门路
plot
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R 语言实现贝叶斯分位数回归、lasso 和自适应 lasso 贝叶斯分位数回归剖析
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请留神,当一个组进入模型时(例如,绿色组),它的所有系数都变成非零;这就是组套索模型的状况。要想晓得这些系数是什么,咱们能够应用 coef。
请留神,在 λ =0.05 时,医生的就诊次数不包含在模型中。
为了推断模型在各种 λ 值下的预测准确性,进行穿插验证。
cv(X, y, grp)
能够通过 coef
以下形式取得与最小化穿插验证误差的 λ 值对应的系数:
coef(cvfit)
预测值能够通过 取得 predict
,它有许多选项:
predict # 对新察看后果的预测
predicttype="ngroups" # 非零组的数量
# 非零组的身份
nvars # 非零系数的数量
predict(fit # 非零系数的身份
原始拟合(对残缺数据集)返回为fit
; 其余几种惩办是可用的,逻辑回归和 Cox 比例危险回归的办法也是如此。
本文摘选 《 R 语言群组变量抉择、组惩办 group lasso 套索模型预测剖析新生儿出世体重危险因素数据和穿插验证、可视化 》,点击“ 浏览原文”获取全文残缺材料。
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