lasso回归筛选变量 ，如果筛选的变量是分类变量，已经存储为-1，0，1等形式，应该如何处理。比如过低（-1），正常（0），过高（-1）

Lasso回归通常用于筛选连续变量，但也可以用于分类变量。对于你提到的分类变量，可以将其转换为虚拟变量（dummy variable）进行处理。具体地，对于一个有 $k$ 个类别的分类变量，可以创建 $k-1$ 个虚拟变量，对其中一个类别作为基准类别，其他类别分别对应一个虚拟变量。在Lasso回归中，对于每个变量的系数，表示该变量对于目标变量的影响大小，系数为0表示该变量对目标变量没有影响，系数不为0表示该变量对目标变量有影响。因此，对于虚拟变量，系数不为0的变量表示对应的类别与基准类别之间存在差异，系数为0的变量表示对应的类别与基准类别之间不存在差异。在你提到的例子中，可以将“正常”作为基准类别，创建两个虚拟变量，分别表示“过低”和“过高”，并将它们加入Lasso回归模型中。

相关问题

lasso回归筛选变量 ，如果筛选的变量是分类变量，已经存储为-1，0，1等形式，应该如何处理。比如过低（-1），正常（0），异常（-1）

如果你使用Lasso回归筛选变量，变量本身是分类变量的话，一种方法是将其转换为二进制变量，然后在Lasso回归中使用。例如，将过低、正常、异常三个分类变量转换为两个二进制变量：一个表示是否过低（1表示是，0表示否），另一个表示是否异常（1表示是，0表示否）。这样，你就可以使用二进制变量进行Lasso回归筛选了。

另一种方法是使用逻辑回归或其他分类算法来预测分类变量，然后将预测结果作为变量输入Lasso回归模型进行筛选。这种方法需要更多的数据和模型选择，但可能会产生更好的结果。

我正在利用lasso回归筛选变量，使用logistic方法，如果我的变量有等级变量（已经存储为1，2，3，4），也有分类变量（过高存储为1,正常存储为0，过低存储为-1，也有标准化后数值型变量）），结局已经存储为0和1，我应该如何处理

对于等级变量和分类变量，您可以进行独热编码（One-Hot Encoding），将其转换为数值型变量。对于标准化后的数值型变量，您可以直接使用lasso回归进行筛选。

具体步骤如下：

1. 对等级变量和分类变量进行独热编码，将其转换为数值型变量。

2. 对所有变量进行标准化处理，使得所有变量的均值为0，标准差为1。

3. 使用lasso回归进行特征选择，筛选出对目标变量有显著影响的变量。

4. 使用logistic回归模型对筛选出的变量进行建模，预测目标变量的取值。

需要注意的是，lasso回归和logistic回归都需要进行交叉验证来选择最优的超参数。另外，独热编码会增加变量的数量，可能会导致模型过拟合。因此，需要根据实际情况进行调整和优化。