lasso+regression
@池店5421：最小角回归怎么解lasso回归 -
冷全17356171067…… (1)预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系,最小二乘回归会有很小的偏倚,特别是如果观测数量n远大于预测变量p时,最小二乘回归也会有较小的方差.但是如果n和p比较接近,则容易产生过拟合;如果n (2)模型解释能力的问题 包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的;也有可能产生多重共线性的现象:即多个预测变量之间明显相关.这些情况都会增加模型的复杂程度,削弱模型的解释能力.这时候需要进行变量选择(特征选择).
@池店5421：Linear least squares,Lasso,ridge regression有何本质区别 -
冷全17356171067…… Linear least squares,Lasso,ridge regression三者是有本质区别的.一、最小二乘法(Linear least squares).最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便...
@池店5421：r语言lasso回归变量怎么筛选 -
冷全17356171067…… 你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能.选中数据第一行,按工具栏中的“数据-筛选-自动筛选”,就会在数据第一行出现下拉框,点中它,从下拉框中选“自定义”,会出现一个对话框,在这个对话框的左边框中选“包含”,右边框中填上“公园”(不要引号),确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了,其他的会自动隐藏.同理,在“包含”的右边框中填上“门店”,就会把所有含有“门店”的数据筛选出来.
@池店5421：R语言lasso回归遇到问题求助 -
冷全17356171067…… 模型拟合 对于人口模型可以采用Logistic增长函数形式,它考虑了初期的指数增长以及总资源的限制.其函数形式如下. 首先载入car包以便读取数据,然后使用nls函数进行建模,其中theta1、theta2、theta3表示三个待估计参数,start设置了参数初始值...
@池店5421：lasso回归里面包含分类变量怎么用 -
冷全17356171067…… 如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类是否属于有序的还是无序的 如果有序,则使用有序多分类logistic回归 若无序,则使用无序多分logistic回归
@池店5421：如何比较lasso模型和alasso模型的优劣 -
冷全17356171067…… 如何比较lasso模型和alasso模型的优劣 glmnet和lars一样都可以得到整个path,glmnet里面用的是CV选择的最优lambda,本身可以直接求解lasso估计,BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算.你用glmnet得到的最优lambda不能直接用于计算adaptive lasso估计,因为两者对应的最优lambda不一定相同,都可以按照CV或者BIC来选择.
@池店5421：如何使用信噪比进行特征基因选择 -
冷全17356171067…… 随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点.基于Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法提出了K-split ...
@池店5421：linear - ridge - regression是什么意思 -
冷全17356171067…… linear-ridge-regression 线性回归 regression[英][rɪˈgreʃn][美][rɪˈɡrɛʃən] n.回归; 衰退; (尤指因催眠或精神疾患,或为逃避目前忧虑)回到从前; (统计学) 回归; 复数:regressions 例句:1.Separate regression analyses on the u.s. and hong kong data were performed. 对美国和香港的数据进行独立回归分析已经完成.
冷全17356171067…… (1)预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系,最小二乘回归会有很小的偏倚,特别是如果观测数量n远大于预测变量p时,最小二乘回归也会有较小的方差.但是如果n和p比较接近,则容易产生过拟合;如果n (2)模型解释能力的问题 包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的;也有可能产生多重共线性的现象:即多个预测变量之间明显相关.这些情况都会增加模型的复杂程度,削弱模型的解释能力.这时候需要进行变量选择(特征选择).
@池店5421：Linear least squares,Lasso,ridge regression有何本质区别 -
冷全17356171067…… Linear least squares,Lasso,ridge regression三者是有本质区别的.一、最小二乘法(Linear least squares).最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便...
@池店5421：r语言lasso回归变量怎么筛选 -
冷全17356171067…… 你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能.选中数据第一行,按工具栏中的“数据-筛选-自动筛选”,就会在数据第一行出现下拉框,点中它,从下拉框中选“自定义”,会出现一个对话框,在这个对话框的左边框中选“包含”,右边框中填上“公园”(不要引号),确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了,其他的会自动隐藏.同理,在“包含”的右边框中填上“门店”,就会把所有含有“门店”的数据筛选出来.
@池店5421：R语言lasso回归遇到问题求助 -
冷全17356171067…… 模型拟合 对于人口模型可以采用Logistic增长函数形式,它考虑了初期的指数增长以及总资源的限制.其函数形式如下. 首先载入car包以便读取数据,然后使用nls函数进行建模,其中theta1、theta2、theta3表示三个待估计参数,start设置了参数初始值...
@池店5421：lasso回归里面包含分类变量怎么用 -
冷全17356171067…… 如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类是否属于有序的还是无序的 如果有序,则使用有序多分类logistic回归 若无序,则使用无序多分logistic回归
@池店5421：如何比较lasso模型和alasso模型的优劣 -
冷全17356171067…… 如何比较lasso模型和alasso模型的优劣 glmnet和lars一样都可以得到整个path,glmnet里面用的是CV选择的最优lambda,本身可以直接求解lasso估计,BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算.你用glmnet得到的最优lambda不能直接用于计算adaptive lasso估计,因为两者对应的最优lambda不一定相同,都可以按照CV或者BIC来选择.
@池店5421：如何使用信噪比进行特征基因选择 -
冷全17356171067…… 随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点.基于Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法提出了K-split ...
@池店5421：linear - ridge - regression是什么意思 -
冷全17356171067…… linear-ridge-regression 线性回归 regression[英][rɪˈgreʃn][美][rɪˈɡrɛʃən] n.回归; 衰退; (尤指因催眠或精神疾患,或为逃避目前忧虑)回到从前; (统计学) 回归; 复数:regressions 例句:1.Separate regression analyses on the u.s. and hong kong data were performed. 对美国和香港的数据进行独立回归分析已经完成.
