开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

用"mtcars“数据集绘制套索模型

"mtcars"数据集是一个经典的R语言内置数据集，它包含了32辆不同型号的汽车的性能数据。我们可以使用这个数据集来绘制套索模型。

套索模型（Lasso Model）是一种线性回归模型的改进方法，它通过对模型系数进行约束，使得某些系数变为零，从而实现特征选择和模型简化。套索模型在特征较多的情况下非常有用，可以帮助我们识别出对目标变量影响较大的特征。

下面是使用R语言绘制套索模型的代码示例：

# 加载必要的库
library(glmnet)

# 加载mtcars数据集
data(mtcars)

# 将数据集分为自变量和因变量
x <- as.matrix(mtcars[, -1])  # 自变量，去掉第一列（车名）
y <- mtcars[, 1]  # 因变量，第一列（mpg）

# 使用套索模型进行拟合
lasso_model <- glmnet(x, y, alpha = 1)  # alpha = 1表示使用套索模型

# 绘制套索模型的系数路径图
plot(lasso_model, xvar = "lambda", label = TRUE)

在上述代码中，我们首先加载了glmnet库，然后加载了"mtcars"数据集。接着，我们将数据集分为自变量x和因变量y，并使用glmnet函数拟合套索模型。最后，我们使用plot函数绘制套索模型的系数路径图，其中xvar = "lambda"表示横轴为正则化参数的取值，label = TRUE表示在图中显示变量名称。

套索模型的优势在于它可以自动进行特征选择，将对目标变量影响较小的特征系数设为零，从而简化模型并提高预测性能。套索模型适用于特征较多的数据集，例如在金融、医疗、社交网络等领域中，可以帮助我们挖掘出最重要的特征。

腾讯云提供了多个与机器学习和数据分析相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据湖分析（https://cloud.tencent.com/product/dla）、腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云大数据分析（https://cloud.tencent.com/product/dta）等。这些产品和服务可以帮助用户进行数据处理、机器学习建模、模型训练和预测等工作。

希望以上信息对您有所帮助！

相关搜索:Bokeh:绘制大型数据集 mysql绘制数据库模型图 tensorflow数据集的序贯模型使用多个数据集重新绘制ComposedChart？在python中对波士顿犯罪数据集进行套索回归在r中绘制数据集如果我的数据帧没有NaNs，为什么套索模型不运行？将tensorflow数据集输入模型底图:用国家绘制世界地图，用数据绘制气泡房屋数据集的模型训练问题

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

用N个样本生成和绘制数据集。

Q1_final.m %% Take Home Exam 4: Question 1 % Anja Deric | April 13, 2020 % Cle...

3392 0

R中进行Lasso回归模型分析

欢迎关注R语言数据分析指南本节来介绍一下如何使用R语言进行Lasso回归模型分析 ❝Lasso回归是一种线性回归的扩展，通过引入L1正则化来精简模型，使得某些系数归零，实现自动的变量选择。...这种方法特别适用于高维数据集，帮助防止过拟合并增强模型泛化。在统计和机器学习等多个领域，Lasso因其优异的特征选择能力而受到青睐。通过调整正则化参数允许在准确性和简洁性之间达到最佳平衡。...下面通过R中著名的mtcars数据集来进行展示。...set.seed(123) # 设置种子数 library(glmnet) library(tidyverse) library(psych) data("mtcars") # 加载数据集...数据准备 y % select(mpg) %>% scale(center = TRUE, scale = FALSE) %>% as.matrix() # 从mtcars数据集中选取

1.1K0 0

pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...该数据集将包括5个婴儿名称和该年度记录的出生人数（1880年）。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...随着我们在数据分析生命周期中的继续，我们将有很多机会找到数据集的任何问题。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。

6.1K1 0

哈佛用NBA比赛数据生成报道，评测各模型效果 | 数据集+论文+代码

在这篇文章中，我们用稍微复杂的数据库测试神经模型数据转文本的能力，探究现有方法在这个任务中的有效性。首先，我们引入了一个记载了大量数据的语料库，里面也包含与数据匹配的描述性文档。...随后，我们创建了一套用来分析表现结果的评估方法，并用当前的神经模型生成方法获取基线观测数据。结果表明，这些模型可以生成流畅的文本，但看起来不像人类写的。...此外，模板化的基线在某些指标上的表现会超过神经模型。测试数据集研究人员用两个数据集测试模型性能。...第一个数据集是来自体育网站ROTOWIRE的4853篇NBA比赛报道，包含NBA在2014年初到2017年3月之间的比赛。...这个数据集被随机分为训练、验证和测试集，分别包含3398、727和728条报道。第二个数据集来自体育网站SBNation,涵盖了10903篇从2006年底到2017年3月之间的报道。

1.5K8 1

用caffe训练minist数据集

在配置完caffe运行后，会得到caffe.exe文件，为了测试我们使用example/minist中的文件来进行测试，首先需要下载转换后的数据集，地址为：http://pan.baidu.com/s/...1qW2yNnQ#path=%252FCaffe，在测试数据集/minist下，文件夹下载后解压，将mnist-test-leveldb和mnist-train-leveldb拷贝到caffe的example.../minist下，下载的数据的格式是leveldb，是手写字符数据集。

3372 0

翻译模型：小数据集处理

1.背景最近在研究翻译模型中，小数据集的问题，看了几篇有代表性的文章，因此分享一下。众所周知，一个成功的翻译模型，需要大量的语料，让模型能够有效学习到两个语种之间的内在联系。...但针对小数据集的翻译模型，除了数据集过少导致模型不能够提取重要特征之外，还使得模型在效果降低，不能成熟应用到工业界中。...前人的这个小数据集的问题，包括了以下几种方法：迁移学习对偶学习 Meta-Learning（元学习）多任务学习下文，分别介绍几种方法中的代表性论文。 2....论文主要的方法为：首先利用高资源的数据集，训练一个parent model，然后利用这个parent模型，初始化约束训练低资源的数据集。...在大量双语数据上训练的父模型可以被认为是一个锚点，作为模型空间中的先验分布的峰值。

5564 0

用pandas划分数据集实现训练集和测试集

1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分数据：使用kaggle上Titanic数据集划分方法：随机划分 # 导入pandas模块，sklearn中...train.csv') # 将特征划分到 X 中，标签划分到 Y 中 x = data.iloc[:, 2:] y = data.loc['Survived'] # 使用train_test_split函数划分数据集...=0) 缺点：1、数据浪费严重，只对部分数据进行了验证 2、容易过拟合 2、k折交叉验证（kfold）原理：将数据集划分成n个不相交的子集，每次选择其中一个作为测试集，剩余n-1个子集作为...：数据集划分的份数， shuffle：每次划分前是否重新洗牌 ,False表示划分前不洗牌，每次划分结果一样，True表示划分前洗牌，每次划分结果不同 random_state...shuffle=True情况下数据的划分是打乱的，而shuffle=False情况下数据的划分是有序的到此这篇关于用pandas划分数据集实现训练集和测试集的文章就介绍到这了,更多相关pandas划分数据集

3.1K1 0

CNN模型识别cifar数据集

构建简单的CNN模型识别cifar数据集。经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。...cafir数据集 import keras # 引入数据集 from keras.datasets import cifar10 # 反序列化和序列化 import pickle # 主要用于获取文件的属性...from keras.models import load_model # 文件读取，打开本地文件读取数据集数据 def open_file_data(): pass # 1.本地加载数据集...def load_dataset_data(): # 加载训练集50000张32x32的rgb图片，测试集1000032x32的rgb图片 (x_train, y_train), (x_test...categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) return model # 训练模型所需的数据进行图像转换

1561 0

大语言模型--开源数据集

Huggingface排行榜默认数据集 Huggingface开源大模型排行榜: Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4...本文主要介绍Huggingface开源大模型排行榜上默认使用的数据集以及如何搭建自己的大模型评估工具搭建大模型评估工具 1.下载数据集到本地 from datasets import load_dataset...介绍：该数据集也是多选题任务，根据难度划分成 arc_easy 和 arc_challenge，Huggingface 用的 arc_challenge 评测。...考验模型的推理能力。根据数据集大小又分为：winogrande_debiased、winogrande_l、winogrande_m、winogrande_s、winogrande_xl。...：openai/openai_humaneval · Datasets at Hugging Face 语言：English 介绍：OpenAI发布的测试大模型编程能力的数据集，编程问题是用Python

7372 0

ggplot2高效绘制残差图

本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。 ❝残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。...「检查模型的拟合情况」：如果残差图显示出某种模式或趋势，而不是随机分布的点，这可能意味着模型没有充分捕捉到数据中的某些信息或关系。...具体代码 # 使用mtcars数据集 mtcars %>% ggplot(aes(wt,mpg)) + geom_point() + # 添加散点图层，显示每辆车的重量和每加仑的英里数...geom_smooth() + # 基于wt和mpg的数据点拟合回归曲线 stat_smooth(geom="point",color="blue",xseq=mtcars$wt) + #...", xseq=mtcars$wt, xend=mtcars$wt, yend=mtcars$mpg) # 这些线段代表残差

4384 0

R数据可视化之ggplot2 (一)

首先需要加载ggplot2包 library(ggplot2) library(gcookbook) #主要用于获取数据集,若你用自己的数据集便可以不加载 1.画点线图....基础绘图系统:plot(mtcars$wt, mtcars$mpg) #绘制点图 #绘制点线图在高级绘图函数上添加一个低级绘图函数 plot(pressure$temperature...(stat="identity") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数值,我们需要在第二个图层也就是geom_bar内指定统计变换为""identity"即不做变化,若需要绘制计数条形图...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...) #绘制直方图 hist(mtcars$mpg, breaks=10) #修改组数 qplot: qplot(mpg, data=mtcars, binwidth=4) #绘制直方图

1.9K12 0

用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

为了演示地理空间可视化的工作，让我们使用来自2021年奥运会数据集的Teams数据。...数据准备在导入 GeoPandas 之前阅读Teams数据集，数据集和代码可以在公众号『数据STUDIO』回复【GeoPandas】获取。...现在绘制世界地图 df_world.plot(figsize=(10,6)) ▲ df_world-plot 合并 teams 和 world 数据集 df_world_teams = df_world.merge...在里用的到是**'left'而不是'right'**合并，这里是有意这样做的，因为我们数据中也有一些没有参与的国家。很少有国家名称在奥运会和世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。...为此，首先创建一个仅包含参与最少的国家的数据集，然后将此数据集 df_teams_least_participated_disciplines 和 df_world 合并，然后计算质心。

5.1K2 1

机器学习线性回归：谈谈多重共线性问题及相关算法

然而，在面对一堆数据集存在多重共线性时，OLS 就变得对样本点的误差极为敏感，最终回归后的权重参数方差变大。...这就是需要解决的共线性回归问题，一般思想是放弃无偏估计，损失一定精度，对数据做有偏估计，这里介绍两种常用的算法：脊回归和套索回归。...00 基本概念多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的自变量之间由于存在高度相关关系而使模型的权重参数估计失真或难以估计准确的一种特性，多重是指一个自变量可能与多个其他自变量之间存在相关关系...最迫切的是，我们在拿到一堆数据集时，该如何诊断这些特征间是不是存在共线性问题呢？...分析上面的共线性数据在使用普通最小二乘，L1最小二乘（套索），L2最小二乘（脊回归）下回归样本后，对新来的数据的预测精度。

1.8K4 0

群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

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（查看文末了解数据获取方式）。...要对这个数据拟合一个组套索lasso模型。...MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso...贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据 r语言中对...），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列 Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

2950 0

ggplot2|发散性“正负”图

前面介绍了一些ggplot绘图，ggplot2|从0开始绘制直方图，ggplot2|从0开始绘制箱线图，ggplot2|从0开始绘制折线图，这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候，几种比较合适的展示方式...一载入数据并处理 library(ggplot2) # 使用mtcars数据集 data("mtcars") # 保留car name ，新建一列 mtcars$car_name <- rownames...(mtcars) # 对mpg进行标准化处理 mtcars$mpg_z <- round((mtcars$mpg - mean(mtcars$mpg))/sd(mtcars$mpg), 2) #...mtcars$mpg_z), ] # 为展示美观，数据排序 # 改为因子，能够保持原顺序 mtcars$car_name <- factor(mtcars$car_name, levels = mtcars...四 Diverging Dot Plot 同样可以用点图传达相似的信息，圈圈里面加上具体的数值。

1K2 0

R语言入门之散点图

简单散点图在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。...在这里我想简单说说attach()函数和detach()函数，这两个函数几乎是成对出现的，首先使用attach()函数先固定一个数据集，这样绘图时就不必使用data$variable的形式来表达变量，使代码简洁明了...；当使用完当前数据集需要detach()来解除固定，这样就不会对后续操作产生影响。...) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, main="3D Scatterplot") #绘制3D散点图，第一个参数是x轴，第二个参数是...# 绘制带有颜色和垂线的3D散点图 library(scatterplot3d) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, pch=16

2.7K2 0

群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

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。结果是连续测量（bwt，以公斤为单位的出生体重），也可以是二分法（低），即新生儿出生体重低（低于2.5公斤）。...要对这个数据拟合一个组套索lasso模型。...gLas(X, y，grup）然后我们可以用以下方法绘制系数路径 plot ----请注意，当一个组进入模型时（例如，绿色组），它的所有系数都变成非零；这就是组套索模型的情况。...对新观察结果的预测 predicttype="ngroups" # 非零组的数量 # 非零组的身份 nvars # 非零系数的数量 predict(fit # 非零系数的身份原始拟合（对完整数据集...---- 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》

6562 0

R语言入门之箱线图（重要内容）

在R语言里我们可以针对单一变量绘制箱线图，也可以针对分组后的变量绘制。其中主要的函数是boxplot(x, data=)，这里x是一个公式，参数data=则代表提供绘图数据的数据框。...绘制简单箱线图 # 针对mtcars数据集的mpg和cyl变量绘制箱线图 boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, main="Car Milage Data", xlab="...关于箱线图的其它选项在“sfsmisc”包中，boxplot.matrix()函数可以针对矩阵的行元素绘制箱线图（传统箱线图是用列元素绘制的），而“gplots”包里的boxplot.n()函数则可以注释上样本量信息...# 绘制小提琴图 library(vioplot) #加载包（加载之前需要先安装） x1 <- mtcars$mpg[mtcars$cyl==4] #提取气缸数为4的mpg数据 x2 <- mtcars...$mpg[mtcars$cyl==6] #提取气缸数为6的mpg数据 x3 <- mtcars$mpg[mtcars$cyl==8] #提取气缸数为8的mpg数据 vioplot(x1, x2, x3,

3.2K3 0

R语言入门之直方图与密度曲线

直方图在绘制直方图时，大家可以使用hist(x)这个函数，其中x就是需要进行可视化的数据，当然这个函数还有一个参数就是freq，其默认设置是freq=NULL。...# 先画一个简单的直方图 hist(mtcars$mpg) ##这次我们使用的还是mtcars这个数据集 ?...hist(mtcars$mpg, freq=F, breaks=3) ##在R语言中，FALSE可以用F代替，这样比较简洁 ##在这里我们以频率/组距来作为纵坐标，并且只绘制3个直方条出来 ?...#接下来我们给直方图加上颜色 hist(mtcars$mpg, breaks=12, col="red") ##这里使用col参数可以控制绘图颜色 #如下图所示，所有的12个直方条（其中一个没有数据）被填充成红色了...# Kernel 密度图 d <- density(mtcars$mpg) # density()函数获取概率密度数据 plot(d) # 绘制结果 ?

3K1 0

R语言之 ggplot 2 和其他图形

想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。下面使用数据集 mtcars 作图。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...另外，我们还可以用 ggplot2 绘制与上图相似的小提琴图，结果如下图所示。...下面以 epiDisplay 包里的数据集 Oswego 为例绘制金字塔图，这里需要用到数据集里的两个变量 age 和 sex。...下面以数据集 mtcars 为例介绍该函数的用法。由于该数据集里变量的测量尺度有较大差异，我们首先需要用函数 scale( )把变量标准化。

4282 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭