LASSO回归 特征选择 R语言

LASSO回归是一种经典的特征选择方法，可以用于从众多特征中挑选出对目标变量具有重要贡献的关键特征。在R语言中，我们可以使用相关的包来实现LASSO回归特征选择。首先，需要导入数据。然后，可以使用LASSO回归算法来进行特征选择。通过调整模型的参数设置，可以得到不同的特征选择结果。最后，根据具体情况进行调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【视频】Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/123720884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言Lasso回归提取关键特征](https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/129070683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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