标签：系数 group 套索 模型 群组 tecdat 拟合 回归 lasso

 原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158

原文出处：拓端数据部落公众号

 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉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；涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测量（bwt，以公斤为单位的出生体重），也可以是二分法（低），即新生儿出生体重低（低于2.5公斤）。 

1.    
2.   head(X)
3.    
4.    
5.   ​

原始设计矩阵由 8 个变量组成，此处已将其扩展为 16 个特征。例如，有多个种族指标函数（“其他”是参考组），并且已经使用多项式对比扩展了几个连续因素（例如年龄）（样条曲线会给出类似的结构）。因此，设计矩阵的列被 分组；这就是组的设计目的。分组信息编码如下：

group

在这里，组是作为一个因子给出的；唯一的整数代码（本质上是无标签的因子）和字符向量也是允许的（然而，字符向量确实有一些限制，因为组的顺序没有被指定）。要对这个数据拟合一个组套索lasso模型。 

1.   gLas(X, y，grup）
2.    
3.    
4.   ​

然后我们可以用以下方法绘制系数路径 

1.   ​
2.    
3.   plot

请注意，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情况。要想知道这些系数是什么，我们可以使用coef。

请注意，在λ=0.05时，医生的就诊次数不包括在模型中。

为了推断模型在各种 λ值下的预测准确性，进行交叉验证。

1.   ​
2.    
3.   cv(X, y, grp)
4.    
5.    
6.    
7.   ​

可以通过coef以下方式获得与最小化交叉验证误差的 λ 值对应的系数 ：

1.   ​
2.    
3.   coef(cvfit)
4.    

预测值可以通过 获得 predict，它有许多选项：

predict # 对新观察结果的预测

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（对完整数据集）返回为fit; 其他几种惩罚是可用的，逻辑回归和 Cox 比例风险回归的方法也是如此。

---

最受欢迎的见解

1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例

2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现

3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例

5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验

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

7.在R语言中实现Logistic逻辑回归

8.python用线性回归预测股票价格

9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

标签：系数,group,套索,模型,群组,tecdat,拟合,回归,lasso
来源： https://www.cnblogs.com/tecdat/p/15862745.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。