R语言缺失数据变量选择LASSO回归:Bootstrap重(再)抽样插补和推算
在存在缺失数据的情况下,需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。
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我们围绕Lasso技术进行一些咨询,帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Coin Ge撰写 使用l
如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。
在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
回归算法最小角回归(LARS)通过高维数据的线性组合提供变量。
使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量选择。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。
如果你了解数据科学领域,你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型,试图将不相关的变量从模型中排除。
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。
这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归
本文使用模拟数据比较了标准最小二乘法和lasso回归。
在本课程中,我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法,除了通常的 普通最小二乘法。
只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
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