cv.glmnet与glmnet结果比较；测量解释能力 - 腾讯云开发者社区

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。...❞ Lasso分析可使用glmnet包中的cv.glmnet函数来执行Lasso回归，并通过交叉验证选出最优的正则化参数λ。下面通过R中著名的mtcars数据集来进行展示。...losso回归交叉验证 ❝在使用cv.glmnet函数时，可以不手动设置lambda参数而使用其默认值。...plot(lasso_cv) # 绘制Lasso回归的交叉验证结果图 > lasso_cv Call: cv.glmnet(x = X, y = y, nfolds = 10, alpha = 1...%Dev: 表示模型解释的响应变量方差的百分比，也可以被理解为模型拟合优度的一种衡量。

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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现|附代码数据

cv.glmnet 是交叉验证的主要函数。 cv.glmnet 返回一个 cv.glmnet 对象，此处为“ cvfit”，其中包含交叉验证拟合的所有成分的列表。我们可以绘制对象。...并行计算也受 cv.glmnet。为我们在这里给出一个简单的比较示例。...我们绘制结果 cv.glmnet 对象“ cvmfit”。...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数与二项式回归基本相似。...选项几乎与正态族相同，不同之处在于 type.measure ，“ mse”代表均方误差，“ mae”代表均值绝对误差。我们可以绘制 cv.glmnet 对象。

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理论：正则化-Lasso规约

下面可以利用正则化来解决曲线拟合过程中的过拟合发生，存在均方根误差也叫标准误差，即为√[∑di^2/n]=Re，n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。 ?...，可能造成结果的过度解释，而通过q＝1下的惩罚函数来限制变量个数的情况，可以优先筛选掉一些不是特别重要的变量，见下图： ?...作图只要不是特殊情况下与正方形的边相切，一定是与某个顶点优先相交，那必然存在横纵坐标轴中的一个系数为0，起到对变量的筛选的作用。...lambda是指随机选择λ，做lambda个模型；alpha是上述讲到的α，选择惩罚函数，正常情况下，1是lasso，0是岭回归这边模型拓展可以交叉检验一下，有内置的函数： cvmodel = cv.glmnet...对于glmnet，可以通过plot(model)来观察每个自变量的变化轨迹，cv.glmnet可以通过plot(cvmodel) 举个plot(cvmodel)的例子： ?

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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现

cv.glmnet 是交叉验证的主要函数。 cv.glmnet 返回一个 cv.glmnet 对象，此处为“ cvfit”，其中包含交叉验证拟合的所有成分的列表。我们可以绘制对象。 ?...并行计算也受 cv.glmnet。为我们在这里给出一个简单的比较示例。...我们绘制结果 cv.glmnet 对象“ cvmfit”。 ?...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数与二项式回归基本相似。...选项几乎与正态族相同，不同之处在于 type.measure*，“ mse”代表均方误差*，“ mae”代表均值绝对误差。我们可以绘制 cv.glmnet 对象。 ?

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R语言如何和何时使用glmnet岭回归

在线性回归的背景下，它可以与普通最小二乘法（OLS）进行比较。OLS定义了计算参数估计值（截距和斜率）的函数。它涉及最小化平方残差的总和。...包我们将在这篇文章中使用以下软件包： library(tidyverse) library(broom) library(glmnet) 与glmnet的岭回归 glmnet软件包提供了通过岭回归的功能...以下是使用mtcars数据集的示例：因为，与OLS回归不同lm()，岭回归涉及调整超参数，lambda，glmnet()为不同的lambda值多次运行模型。...我们可以自动找到最适合的lambda值，cv.glmnet()如下所示： cv_fit cv.glmnet(x, y, alpha =0, lambda = lambdas) cv.glmnet...下面是我创建的一个模拟实验，用于比较岭回归和OLS在训练和测试数据上的预测准确性。

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预后建模绕不开的lasso cox回归

回归我们并不陌生，线性回归和最小二乘法，逻辑回归和最大似然法，这些都是我们耳熟能详的事物，在生物信息学中的应用也比较广泛, 回归中经常出现两类问题，欠拟合和过拟合。...marker基因的表达量汇总形成一个指标，使用该指标来作为最终的maker, 而这个指标在文章中被称之为各种risk score, 比如NAD+基因的预后模型，构建的maker就叫做NPRS, 全称的解释如下...C-index 评价指标c-index的代码如下 > cvfit cv.glmnet(x, y, family = "cox", type.measure = "C", nfolds = 10)...> plot(cvfit) 输出如下评价指标deviance的代码如下 > cv.glmnet(x, y, family = "cox", type.measure = "deviance", nfolds...lambda.min [1] 0.01749823 > cvfit$lambda.1se [1] 0.04868986 通过print函数可以看到交叉验证的关键信息 > print(cvfit) Call: cv.glmnet

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R tips：使用glmnet进行正则化广义线性模型回归

什么是正则化线性模型的建模为了提高模型的泛化能力，一般会进行正则化处理，也就是在损失函数的构造上加上正则化项，如L1正则化项或者L2正则化项，L1正则化也就是常说的Lasso回归，将损失函数加上了L1...如果要挑选最佳lambda值，可以使用cv.glmnet函数进行交叉验证。...cvfit cv.glmnet(x, y, family = "binomial") plot(cvfit) cvfit$lambda.min # [1] 0.02140756 cvfit$lambda...>% set_names(., .) %>% # 对向量添加names为自身，保证map返回的列表也是有names的 map(function(alpha){ cv.model cv.glmnet...$index_min]} # [1] 0.02349477 本例中的自变量x的各个特征的相关性并不强，见下图，因此也并非一定要使用弹性网络或者Ridge回归进行拟合，Lasso回归的模型是比较不错的

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手把手带你画高大上的lasso回归模型图

与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下： ? ?...其中x为自变量，y为因变量，线性回归采用一个高维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方，比如假设我们构建一个函数H。 ?...Lasso回归则是在一般线性回归基础上加入了正则项，在保证最佳拟合误差的同时，使得参数尽可能的“简单”，使得模型的泛化能力强。...4|Lasso回归最重要的就是选择合适的λ值，可以通过cv.glmnet函数实现 ? 结果如下： ?...结果如下： ? 第二列有数值是非点号的则代表被选择的基因。 6|美化lasso图，产生如下的图： ? 代码如下，我们将代码封装在plot_lasso.r里面，只需要source即可，如下： ?

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RNAseq|Lasso构建预后模型，绘制风险评分的KM 和 ROC曲线

2， lasso 模型以及交叉验证使用glmnet函数就可以一行代码运行lasso模型，cv.glmnet函数进行交叉验证，注意生存数据时，family处为 “cox” 。...cv.glmnet(x, y, family = "cox", type.measure = "deviance",...这就是文献中常见的lasso结果图，下一步就是提取lasso筛选出来的基因进行多因素COX回归分析。...lambda.min 筛选后的基因较多，lambda.1se相对较少，一般会比较两种情况下的模型结果然后确定选择哪一种。...使用ROC 曲线可以比较直观的展示模型的好坏，处于ROC 曲线下方的那部分面积的大小越大越好，也就是Area Under roc Curve(AUC)值。

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RNAseq-ML|弹性网络回归算法Enet（Elastic Net）完成预后模型变量筛选-模型库+2

))]) x2 <- as.matrix(Surv(training$OS.time,training$OS)) for (alpha in seq(0.1,0.9,0.1)) { fit = cv.glmnet...2，保留循环中所有alpha的结果，综合评定（推荐）另一种是循环输出所有alpha参数下的结果，然后综合训练集和验证机结果来选择最优alpha参数 seed = 1234 result <- data.frame...() for (alpha in seq(0.1,0.9,0.1)) { set.seed(seed) fit = cv.glmnet(x1, x2,family = "cox",alpha=...3，构建Enet模型这里选择alpha = 0.2 最为最优 best_alpha = 0.2 fit_F = cv.glmnet(x1,x2 , family = "...不筛选变量直接预测，预测结果按照median二分后绘制KM曲线，比较下和筛选变量后的结果差异 pred_cox = predict(fit_F,type='link',

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临床预测模型概述6-统计模型实操-Lasso回归

poisson”, “multinomial”, “cox”, “mgaussian”# 当alpha设置为0则为ridge回归，将alpha设置为0和1之间则为elastic net cvfit = cv.glmnet...print(fit）查看内部结果print(fit)# Call: glmnet(x = x, y = y, family = "binomial") # # Df %Dev Lambda...进行Lasso回归建模后，打印出的模型结果展示了不同λ值（Lambda）对应的模型信息，包括选择的特征数量（Df）、偏差解释率（%Dev）和λ值本身。...● 例如，在λ = 0.081590时，模型几乎没有解释任何偏差（%Dev = 0.00），而在λ = 0.001361时，模型解释了16.07%的偏差。3....meta$OS cv.glmnet

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临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型

在glmnet包中使用cv.glmnet()估计λ值，glmnet默认使用10倍交叉验证。...在glmnet包中使用K-折交叉验证非常容易。结果包括每个相应的MSE值和相应的λ。在这里，我们将训练集k值定为5，做5-fold cross validation，这也是比较常用的。...1# 5-fold交叉验证，找出最佳lambda值 2fitCV cv.glmnet(x, y, family = "binomial", 3 type.measure...上面的图叫做CV统计图，CV统计图与glmnet中的其他图表有很大的不同，它表示了λ的对数与均方差以及模型中变量数量之间的关系(图49)。...那么评估的结果如何呢？最直接的方法就是看ROC曲线，比较AUC值。

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回归，岭回归。LASSO回归

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）。...[] （5）岭回归与lasso算法[] 这两种方法的共同点在于，将解释变量的系数加入到Cost Function中，并对其进行最小化，本质上是对过多的参数实施了惩罚。而两种方法的区别在于惩罚函数不同。...三、R语言包——glmnet和lars 1、glmnet包与算法 glmnet包是关于Lasso and elastic-net regularized generalized linear models...关于glmnet包的细节可参考[4]，这篇文献同时也是关于lasso的一个不错的文献导读。[] cv.glmnet函数利用交叉检验，分别用不同的lambda值来观察模型误差。

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R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

# 7 2.4346589 ## 8 -0.8945961 ## 9 -0.2059384 ## 10 3.1101188 ## # ... with 90 more rows 初始岭回归 cv.glmnet...alpha = 0) ## 用10折CV进行岭回归 cv.glmnet( ## 类型.测量：用于交叉验证的丢失。...测量= " mse ", ## K = 10 是默认值。...注意：惩罚因子在内部被重新调整为与nvars相加，lambda序列将反映这种变化。...绘制ROC曲线 ## 提取预测概率和观察结果。 pY <- as.

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回归，岭回归。LASSO回归

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R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

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转载︱案例基于贪心算法的特征选择

贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...options(warn = -1) require(magrittr) require(dplyr) require(glmnet) # Greedy Algorithm GreedyAlgorithm...condition return(featureSelect[-1]) # reture the selected features except "label" } KS值表征了模型将正例和负例区分开来的能力...通常情况下，KS>0.3即可认为模型有比较好的预测准确性。...(2,nrow(data),replace=T,prob=c(0.7,0.3)) trainData = data[ind==1,] testData = data[ind==2,] model = cv.glmnet

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Kaggle实战：House Prices: Advanced Regression Techniques（下篇）

0.7605 R-squared（判定系数，coefficient of determination）也称为模型拟合的确定系数，取值 0~1 之间，越接近 1，表明模型的因变量对响应变量 y 的解释能力越强...如果因变量与自变量线性相关的，那么残差的分布应该是正态分布。通过上图可以看出，残差整体是随机分布在均线 0 值附近的。残差比较大的点很大几率是异常点，需要去除掉。...通过图上可以看到异常值的残差偏离 45 度线比较多。残差与杠杆图（Residuals vs Leverage）这个图形主要用来鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点。...会自动将分类变量变成哑变量 x <- model.matrix(formula, train) y <- log(train$SalePrice) #执行 lasso set.seed(999) lm.lasso cv.glmnet...从最后的结果来看，可以看到通过领域知识人工选择的变量已经比较逼近算法选择的最后结果。而后续的几种算法在最后的结果上也没有太大的差别。

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LASSO回归也可以用来做单细胞分类

) model_lasso glmnet( predictor_data , target, family...="multinomial", nlambda=50, alpha=1) print(model_lasso) cv_fit cv.glmnet...cv_fit$lambda.min,cv_fit$lambda.1se) save(model_lasso,cv_fit,file='lasso_output.Rdata') 看看模型效果: library(glmnet...(table(pred_y,test_y)) dev.off() 仍然是简单的肉眼看了看，居然比前面的一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的好一点哦，主要占比极低的树突细胞和血小板区分的比较好...机器学习实战 | Adaboost 机器学习实战 | 机器学习性能指标用小样本数据集进行机器学习建模的一些建议用 Scikit-learn Pipeline 创建机器学习流程 sklearn 模型的保存与加载

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TCGA癌症数据挖掘之预后模型建立和评价

他的大小关系着模型选择的基因个数 #调优参数 set.seed(1006) # 选取不同的数，画出来的效果不同 cv_fit cv.glmnet(x=x, y=y) plot(cv_fit) #...2.2 用这两个λ值重新建模 model_lasso_min glmnet(x=x, y=y,lambda=cv_fit$lambda.min) model_lasso_1se glmnet...输出结果lasso.prob是一个矩阵，第一列是min的预测结果，第二列是1se的预测结果，预测结果是概率，或者说百分比，不是绝对的0和1。将每个样本的生死和预测结果放在一起，直接cbind即可。...#计算lambda x = t(train) y = train_meta$event cv_fit cv.glmnet(x=x, y=y) plot(cv_fit) #构建模型 model_lasso_min...glmnet(x=x, y=y,lambda=cv_fit$lambda.min) model_lasso_1se glmnet(x=x, y=y,lambda=cv_fit$lambda

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R中进行Lasso回归模型分析

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临床预测模型概述6-统计模型实操-Lasso回归

临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型

回归，岭回归。LASSO回归

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