R语言 lasso线性回归预测模型，如何计算变量重要性

R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，岭回归）是一种用于高维数据集的线性回归模型，它通过引入L1正则化，可以实现特征选择，即自动识别哪些特征对模型的影响最小，甚至可以将某些系数压缩到零，从而实现变量的“去冗余”。

在R中，你可以使用`glmnet`包来进行LASSO回归并计算变量的重要性。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，安装和加载`glmnet`包：

install.packages("glmnet")
library(glmnet)

2. 准备你的数据（假设你的数据框名为df，目标变量为'y'，特征变量为其它列）：

data <- df[, -which(names(df) == "y")] # 去除目标变量
target <- df$y

3. 使用`glmnet()`函数创建LASSO回归模型，同时设置交叉验证（cv.glmnet()函数）来估计最优的λ值（正则化强度）：

lasso_model <- cv.glmnet(data, target, alpha = 1) # α=1代表LASSO

4. 获取变量的重要性，通常使用的是coef()函数返回的系数值，系数越大表示对应特征越重要。此外，`glmnet::plot()`函数还可以帮助可视化λ路径以及特征的重要性：

# 查看系数
coefficients(lasso_model)

# 可视化λ路径及特征重要性
plot(lasso_model, xvar = "lambda", label = TRUE) # λ路径图