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上传时间: 2017-08-30
详细说明： #glmnet包含有线性回归，逻辑回归，泊松计数模型，cox回归模型，多分类逻辑回归多响应线性回归 #阿法系数=0是岭回归，阿法系数=1，是lasso回归 ############################################################ data(QuickStartExample) #20 Independent variables and 1 dependent variable fit<-glmnet(x,y) #查看计算路径 print(fit)#Df是非零系数的个 数，第三列是惩罚力度，第二列是相应的惩罚力度对应的解释偏差百分比 #利用coef来提取模型的系数 coef(fit,s=0.1) #可视化 plot(fit) #预测 #参数newx用来设置输入数据，s用来设置朗姆塔（惩罚力度）的值 nx<-matrix(rnorm(10*20),10,20) predict(fit,newx=nx,s=c(0.1,0.05)) #交叉验证，筛选最优的朗姆塔的值，cv.glmnet函数实现这个功能 cvfit<-cv.glmnet(x,y) plot(cvfit)#红色散点为交叉验证的散点图，两条垂直的虚线为交叉验证后选定的朗姆塔 #提取最优的朗姆塔的值 cvfit$lambda.min#均方误差最小 cvfit$lambda.1se#一倍标准差 #根据朗姆塔来取得系数 coef(cvfit,s='lambda.min') #将稀疏矩阵转化为传统矩阵 as.matrix(coef(cvfit,s='lambda.min')) ...展开收缩
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