在LASSO回归中,对于四分类因变量Y数据自变量X数据,怎样行交叉验证并输出图片?请给R代码
时间: 2024-05-09 10:19:12 浏览: 14
以下是一个基本的四分类LASSO回归交叉验证的R代码:
```{r}
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 分割数据为训练集和测试集
library(caTools)
set.seed(123)
split <- sample.split(data$Y, SplitRatio = 0.7)
train <- data[split, ]
test <- data[!split, ]
# 定义LASSO回归模型
library(glmnet)
model <- glmnet(x = as.matrix(train[, 2:ncol(train)]), y = train$Y, family = "multinomial")
# 定义交叉验证函数
library(caret)
folds <- createMultiFolds(train$Y, k = 5, times = 5)
control <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 5, index = folds)
cv <- train(x = as.matrix(train[, 2:ncol(train)]), y = train$Y, method = "glmnet", trControl = control, tuneGrid = expand.grid(alpha = 1, lambda = seq(0.001, 1, length = 100)), family = "multinomial")
# 输出交叉验证结果
print(cv)
# 绘制LASSO路径图
plot(model, xvar = "lambda", label = TRUE)
# 绘制交叉验证误差曲线
plot(cv)
```
需要注意的是,上述代码中的数据文件应为一个包含四分类因变量Y和自变量X的.csv文件。在这个代码中,数据首先被分为训练集和测试集,然后使用glmnet包定义LASSO回归模型。接着,使用caret包的createMultiFolds函数进行交叉验证,并使用train函数进行模型训练和调参。最后,使用plot函数绘制LASSO路径图和交叉验证误差曲线。