共计 2250 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158
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。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)相干视频
**
拓端
，赞 7
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点击题目查阅往期内容
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
左右滑动查看更多
01
02
03
04
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。
点击题目查阅往期内容
【视频】Lasso 回归、岭回归等正则化回归数学原理及 R 语言实例 R 语言 Lasso 回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型
用 LASSO，adaptive LASSO 预测通货膨胀工夫序列 MATLAB 用 Lasso 回归拟合高维数据和穿插验证
群组变量抉择、组惩办 group lasso 套索模型预测新生儿出世体重危险因素数据和穿插验证、可视化
高维数据惩办回归办法：主成分回归 PCR、岭回归、lasso、弹性网络 elastic net 剖析基因数据
Python 高维变量抉择:SCAD 平滑剪切相对偏差惩办、Lasso 惩办函数比拟
R 应用 LASSO 回归预测股票收益
狭义线性模型 glm 泊松回归的 lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和穿插验证
贝叶斯分位数回归、lasso 和自适应 lasso 贝叶斯分位数回归剖析免疫球蛋白、前列腺癌数据
R 语言 RSTAN MCMC：NUTS 采样算法用 LASSO 构建贝叶斯线性回归模型剖析职业声望数据
r 语言中对 LASSO 回归，Ridge 岭回归和弹性网络 Elastic Net 模型实现
R 语言高维数据惩办回归办法：主成分回归 PCR、岭回归、lasso、弹性网络 elastic net 剖析基因数据（含练习题）
狭义线性模型 glm 泊松回归的 lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和穿插验证
贝叶斯分位数回归、lasso 和自适应 lasso 贝叶斯分位数回归剖析免疫球蛋白、前列腺癌数据
R 语言 RSTAN MCMC：NUTS 采样算法用 LASSO 构建贝叶斯线性回归模型剖析职业声望数据
r 语言中对 LASSO 回归，Ridge 岭回归和弹性网络 Elastic Net 模型实现
R 语言高维数据惩办回归办法：主成分回归 PCR、岭回归、lasso、弹性网络 elastic net 剖析基因数据（含练习题）
Python 中 LARS 和 Lasso 回归之最小角算法 Lars 剖析波士顿住房数据实例
R 语言自适应 LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归利用剖析
R 语言惩办 logistic 逻辑回归（LASSO, 岭回归）高维变量抉择的分类模型案例
Python 中的 Lasso 回归之最小角算法 LARS
r 语言中对 LASSO 回归，Ridge 岭回归和弹性网络 Elastic Net 模型实现
R 语言实现 LASSO 回归——本人编写 LASSO 回归算法
r 语言中对 LASSO 回归，Ridge 岭回归和 Elastic Net 模型实现
R 应用 LASSO 回归预测股票收益
R 语言如何和何时应用 glmnet 岭回归
R 语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型抉择和正则化
Python 中的 ARIMA 模型、SARIMA 模型和 SARIMAX 模型对工夫序列预测
R 语言 arima，向量自回归（VAR），周期自回归 (PAR) 模型剖析温度工夫序列
【视频】Python 和 R 语言应用指数加权均匀(EWMA)，ARIMA 自回归挪动均匀模型预测工夫序列
Python 用 ARIMA 和 SARIMA 模型预测销量工夫序列数据
