用glmnet包多次求解lasso，其结果，也就是筛选出来的变量为什么会变化？

时间：2018-10-16 来源：作者：

回归分析-用glmnet包多次求解lasso，其结果，也就是筛选出来的变量为什么 ...

https://ask.csdn.net/questions/701875
各位高手，我用glmnet包来筛选logistics回归的变量，发现同样的代码，多次运行其结果并不完全一致。也就是说，有可能这次运行筛选出来1个变量， ...

回归分析问题，回归分析常见问题集——CSDN问答频道

https://write.blog.csdn.net/%25E5%259B%259E%25E5%25BD%2592%25E5%2588%2586%25E6%...
2018年10月8日 ... 用glmnet包多次求解lasso，其结果，也就是筛选出来的变量为什么会变化？各位高手，我用glmnet包来筛选logistics回归的变量，发现同样的代码， ...

一些变量筛选方法——2、《An Introduction to Statistical Learning with ...

https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/80301884
2018年5月13日 ... 前面提到，这里介绍的变量筛选的方法全部是基于《An Introduction to Statistical ... 为了选出最优，我们会用到一些评判指标，包括：Cp，AIC，BIC， ...

www.voidcn.com/article/p-othhhiab-gc.html
2016年6月8日 ... 变量筛选部分总结参考之前写文章：变量的选择在传统的统计学习方法中， ... 对精简模型复杂性的诉求; 对提高预测精准性的诉求; 如何确定变量是重要 ... 后向剔除法会变得不可行; 对于变量选择问题，逐步发只产生一个结果， ... 模型求解的复杂度，也取决于c和λ的值。 .... 除了LASSO，还有一些基于其变化的算法，如

lasso族（套索算法）学习笔记_悟乙己_新浪博客

blog.sina.com.cn/s/blog_7f79f0fc0102vkk3.html
2015年8月11日 ... 当t不断增大时，选入回归模型的变量会逐渐增多，当t增大到某个值时，所有变量都入选了回归模型，这个时候 ... 从这个角度上来看，lasso也可以看做是一种逐步回归的过程。 ... 重点在于lambda的确定，可以使用交叉验证或者Cp准则。 .... glmnet包是关于Lasso and elastic-net regularized generalized linear models。

广义回归模型估计——glmnet_搜狐科技_搜狐网

www.sohu.com/a/163683820_733585
2017年8月10日 ... 1 引言说起glmnet包就厉害了，它是斯坦福大学的几位统计大牛写的包，解决了带 ... 该函数默认调用的就是线性回归，这里生成的结果“fit”是一个“glmnet”类的对象， ... 因为在R中，有一系列泛型函数可以来提取和使用模型对象中的数据， ..... 默认设置为type.coef = "coef"，这时每个响应变量会展示一张系数变化的图。

你应该知道的7种回归方法- hblt-j的个人空间 - OSChina - 开源中国

https://my.oschina.net/hblt147/blog/1596241
2016年10月10日 ... 为什么使用回归分析？ ... 如上所述，回归分析是评估两个或更多变量之间的关系。 .... Lasso回归与Ridge回归的区别在于，它使用的是绝对值惩罚函数而不是平方惩罚函数 ... 我知道一个培训机构告诉他们的学生：如果结果是连续的就应用线性回归 .... 一般而言，当模型复杂度提高（k增大）时，似然函数L也会增大，从而 ...

数据挖掘4流程（R vs python） - 知乎专栏

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32305137
2017年12月24日 ... 欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析 ... 导入excel 文件，在R中有两个惯常使用的包——xlsx和XLConnect。 .... 会简单地拎一拎它的理论核心以及在R或python中运用算法会用到的包。 ... 除此之外，ridge和lasso也可以做分类，将惩罚项与线性回归结合就是 .... 条评论被折叠（为什么？

模型选择的一些基本思想和方法- 菜鸡一枚- 博客园

https://www.cnblogs.com/yymn/p/4773758.html
2015年8月31日 ... 而机器学习基本不会从概率分布的角度着手，虽然可能也会涉及X,Y的分布 ... 不过即使有上述区别，关于高维统计推断（Lasso类带正则项的线性模型）的理论也逐渐 ..... 为估计其期望，即平均预测误差Err，通过重复抽样的方式来多次估计预测 .... 目前 变量筛选的方法有很多，传统的有监督包含相关性筛选、熵增筛选等 ...

教你使用caret包(一)—数据预处理 - zhoulili1987619@126

zhoulili1987619126.lofter.com/?page=2&t=1496317899454
下面三个图是Laplacian Eigenmap在不同参数下的展开结果（降维到2D），可以 ... 并且其也不够灵活以捕捉更复杂的模式，添加正确的交互项或使用多项式很困难并需要大量时间。 ... R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index. html ...... 会使用逐步回归的方法进行变量的筛选，这里的逐步回归就是属于封装法的一种 ...

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