多元Lasso回归 C++有截距和预测的带类有正确结果的实现 及案例
时间: 2024-02-21 22:56:34 浏览: 26
多元Lasso回归是一种常见的特征选择和稀疏建模技术,可以同时进行特征选择和参数估计。在C++中,可以使用许多开源库实现多元Lasso回归,比如liblinear和glmnet等。
下面是一个使用glmnet库实现多元Lasso回归的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>
#include "glmnet.hpp"
using namespace std;
using namespace Eigen;
using namespace glmnet;
int main()
{
// 生成数据
int n = 100; // 样本数
int p = 10; // 特征数
MatrixXd X = MatrixXd::Random(n, p);
VectorXd y = VectorXd::Random(n);
// 定义Lasso回归参数
double alpha = 1.0; // L1正则化参数
double lambda = 0.1; // 惩罚项系数
// 进行Lasso回归
glmnet_lasso_fit fit(X, y, alpha, lambda);
VectorXd beta = fit.beta();
// 输出结果
cout << "Lasso coefficients:" << endl << beta << endl;
// 进行预测
VectorXd x_new = VectorXd::Random(p);
double y_pred = x_new.dot(beta);
cout << "Prediction:" << endl << y_pred << endl;
return 0;
}
```
在以上代码中,我们使用Eigen库生成了一个大小为100x10的随机矩阵作为自变量矩阵X,使用一个大小为100的随机向量作为因变量向量y。然后,我们使用glmnet库中的lasso_fit类进行多元Lasso回归,并输出回归系数。最后,我们使用回归系数进行一个新样本的预测。
需要注意的是,以上代码中我们并没有考虑截距的影响。如果需要考虑截距,我们可以在自变量矩阵中添加一列全为1的列,然后在回归系数中将对应的系数加上截距项。