在R中使用插入符号包查找逻辑/套索的预测概率(使用交叉验证)

在R中使用插入符号包查找逻辑/套索的预测概率(使用交叉验证)可以通过以下步骤实现：

安装和加载插入符号包：
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加载数据集并进行数据预处理：
加载数据集并进行数据预处理：
构建逻辑回归模型并进行交叉验证：
构建逻辑回归模型并进行交叉验证：
查找最佳的正则化参数：
查找最佳的正则化参数：
使用最佳正则化参数重新训练模型：
使用最佳正则化参数重新训练模型：
在测试集上进行预测并计算预测概率：
在测试集上进行预测并计算预测概率：

以上步骤中，我们使用了插入符号包（ISLR）和glmnet包来实现逻辑回归模型的构建和交叉验证。通过交叉验证，我们可以选择最佳的正则化参数，并使用该参数重新训练模型。最后，我们在测试集上进行预测，并计算预测概率。

逻辑回归模型适用于二分类问题，可以用于预测概率。在本例中，我们使用了交叉验证来评估模型的性能，并选择最佳的正则化参数。插入符号包（ISLR）和glmnet包是R中常用的机器学习工具包，提供了丰富的函数和方法来支持模型构建和评估。

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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。...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。...cv(X, y, grp) 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： coef(cvfit) 预测值可以通过获得 predict，它有许多选项： predict #...）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。...---- 本文摘选《R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化》

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2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...lambda.1se: γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。我们在这里使用lambda.min来拟合最终的模型并在测试数据上生成预测。...模型 MSE PCR 0.3655052 Lasso 0.3754368 Ridge 0.3066121 向下滑动查看结果▼ ---- 注意：R中的log()默认是自然对数（以e为底），我们也会在文本中使用这个符号...这可能与你所习惯的符号（ln()）不同。要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎

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2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...lambda.min: 给出交叉验证最佳结果的γ值。 lambda.1se:γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。...lambda.1se: γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。我们在这里使用lambda.min来拟合最终的模型并在测试数据上生成预测。...模型 MSE PCR 0.3655052 Lasso 0.3754368 Ridge 0.3066121 向下滑动查看结果▼ ---- 注意：R中的log()默认是自然对数（以e为底），我们也会在文本中使用这个符号

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2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...lambda.min: 给出交叉验证最佳结果的γ值。 lambda.1se:γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。...lambda.1se: γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。我们在这里使用lambda.min来拟合最终的模型并在测试数据上生成预测。...模型 MSE PCR 0.3655052 Lasso 0.3754368 Ridge 0.3066121 向下滑动查看结果▼ ---- 注意：R中的log()默认是自然对数（以e为底），我们也会在文本中使用这个符号...这可能与你所习惯的符号（ln()）不同。要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎

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在多个自变量的情况下，我们可以采用正向选择、向后消除和逐步选择的方法来选择最重要的自变量。 2) 逻辑回归逻辑回归用来计算事件成功（Success）或者失败（Failure）的概率。...+bkXk 其中，p 是事件发生的概率。你可能会有这样的疑问“为什么在等式中使用对数 log 呢？”...然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。如果因变量的值是序数，则称之为序数逻辑回归。如果因变量是多类别的，则称之为多元逻辑回归。...反向消除从模型所有的自变量开始，然后每一步中移除最小显著变量。这种建模技术的目的是通过使用最少的自变量在得到最大的预测能力。它也是处理高维数据集的方法之一。...通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或小心地选择他们），检查模型可能的偏差。交叉验证是评价预测模型的最佳方法。你可以将数据集分成两组（训练集和验证集）。

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高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据

2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...然而，这一次我们使用的参数是α=1 任务 1. 验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。 2. 用glmnet函数进行Lasso 套索回归，Y为因变量，X为预测因子。...lambda.min: 给出交叉验证最佳结果的γ值。 lambda.1se:γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。...lambda.1se: γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。我们在这里使用lambda.min来拟合最终的模型并在测试数据上生成预测。...模型 MSE PCR 0.3655052 Lasso 0.3754368 Ridge 0.3066121 向下滑动查看结果▼ ---- 注意：R中的log()默认是自然对数（以e为底），我们也会在文本中使用这个符号

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