install.packages('glmnet') library(glmnet) graphics.off() rm(list =ls()) install.packages('readxl') library(readxl) data<-read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\data1.xlsx") data X=read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\zbl.xlsx") X x<-as.matrix(X) x Y=read.csv("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\ybl.xlsx") Y y<-as.matrix(Y) y X=scale(X,center = T,scale = T) colMeans(X) #求平均值 apply(X,2,sd) #标准差 #c()，把将值合并成向量或列表 #rep(0，p/2-5),把0重复p/2-5次 beta = c(0.15,-0.33,0.25,-0.25,0.05,rep(0,p/2-5), -0.25,0.12,-0.125,rep(0,p/2-3)) # %*%矩阵乘法 y = x%*%beta + rnorm(180,sd=0.5) # rnorm(n, mean = 0, sd = 1) # n 为产生随机值个数（长度），mean 是平均数， sd 是标准差 y = scale(y) lambda<-0.01 #lasso la.eq <- glmnet(x,y,intercept = F,alpha=1) plot(la.eq,xvar ="lambda",label = F,lwd=2) mod_cv <- cv.glmnet(x=x,y=y,intercept = F,alpha=1) plot(mod_cv) print(paste(mod_cv$lambda.min, log(mod_cv$lambda.min))) print(paste(mod_cv$lambda.lse, log(mod_cv$lambda.lse))) best_lambda<-mod_cv$lambda.min best_lambda best_model<- glmnet(X,y,alpha =1,lambda = best_lambda) coef(best_model)

这段代码使用了一些R语言的包和函数来进行数据处理和线性回归分析。下面是对每个步骤的解释：

1. `install.packages('glmnet')` 和 `library(glmnet)`: 这些代码用于安装和加载名为 `glmnet` 的R包，该包提供了实现Lasso和弹性网络等回归方法的函数。

2. `graphics.off()`: 这个函数用于关闭图形设备，以便在之后重新绘制新的图形。

3. `rm(list = ls())`: 这个命令用于清空当前环境中的所有对象。

4. `install.packages('readxl')` 和 `library(readxl)`: 这些代码用于安装和加载名为 `readxl` 的R包，该包提供了读取Excel文件的函数。

5. `data <- read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\data1.xlsx")`: 这行代码读取名为 "data1.xlsx" 的Excel文件，并将其内容存储在名为 `data` 的变量中。

6. `X = read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\zbl.xlsx")`: 这行代码读取名为 "zbl.xlsx" 的Excel文件，并将其内容存储在名为 `X` 的变量中。

7. `x <- as.matrix(X)`: 这行代码将变量 `X` 转换为矩阵，并将结果存储在名为 `x` 的变量中。

8. `Y = read.csv("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\ybl.xlsx")`: 这行代码读取名为 "ybl.xlsx" 的CSV文件，并将其内容存储在名为 `Y` 的变量中。

9. `y <- as.matrix(Y)`: 这行代码将变量 `Y` 转换为矩阵，并将结果存储在名为 `y` 的变量中。

10. `X = scale(X, center = T, scale = T)`: 这行代码对变量 `X` 进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

11. `colMeans(X)`: 这个函数计算矩阵 `X` 的每一列的平均值。

12. `apply(X, 2, sd)`: 这个函数对矩阵 `X` 的每一列应用 `sd` 函数，计算标准差。

13. `beta = c(0.15, -0.33, 0.25, -0.25, 0.05, rep(0, p/2-5), -0.25, 0.12, -0.125, rep(0, p/2-3))`: 这行代码定义了一个名为 `beta` 的向量，其中包含了一系列数值。

14. `y = x %*% beta + rnorm(180, sd = 0.5)`: 这行代码使用矩阵乘法将矩阵 `x` 和向量 `beta` 相乘，并加上一个服从正态分布的随机噪声。

15. `y = scale(y)`: 这行代码对向量 `y` 进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

16. `lambda <- 0.01`: 这行代码将变量 `lambda` 赋值为0.01。

17. `la.eq <- glmnet(x, y, intercept = F, alpha = 1)`: 这行代码使用 `glmnet` 函数进行Lasso回归分析，其中 `x` 是自变量矩阵，`y` 是因变量向量，`intercept = F` 表示不包括截距项，`alpha = 1` 表示使用Lasso方法。

18. `plot(la.eq, xvar = "lambda", label = F, lwd = 2)`: 这个函数用于绘制Lasso回归模型的系数路径图。

19. `mod_cv <- cv.glmnet(x = x, y = y, intercept = F, alpha = 1)`: 这行代码使用 `cv.glmnet` 函数进行交叉验证，选择最佳的正则化参数。

20. `plot(mod_cv)`: 这个函数用于绘制交叉验证结果的图形。

21. `print(paste(mod_cv$lambda.min, log(mod_cv$lambda.min)))`: 这行代码打印最小的正则化参数及其对数值。

22. `print(paste(mod_cv$lambda.lse, log(mod_cv$lambda.lse)))`: 这行代码打印最小平方误差的正则化参数及其对数值。

23. `best_lambda <- mod_cv$lambda.min`: 这行代码将最佳正则化参数赋值给变量 `best_lambda`。

24. `best_model <- glmnet(X, y, alpha = 1, lambda = best_lambda)`: 这行代码使用最佳正则化参数进行Lasso回归模型的拟合。

25. `coef(best_model)`: 这个函数用于获取Lasso回归模型的系数估计值。

这段代码的目标是根据给定的数据进行线性回归分析，并使用Lasso方法进行特征选择。