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。
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。
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。
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量选择。
最近我们被客户要求撰写关于PLS的研究报告。本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
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