r语言分析MASS包中的Boston数据集。 (1)利用LASSO、MCP和SCAD这3种惩罚方法分析影响房屋价格medv的因素,比较一下这些方法找出的影响因素。 (2)比较LASSO方法与逐步回归方法筛选出来的结果。
时间: 2024-01-21 19:18:55 浏览: 22
首先,我们需要导入Boston数据集和MASS包:
```R
library(MASS)
data(Boston)
```
为了方便分析,我们将medv作为目标变量,其他变量作为自变量:
```R
y <- Boston$medv
x <- Boston[, -14]
```
接下来,我们可以使用glmnet包中的函数来运用LASSO、MCP和SCAD方法进行分析。我们可以使用交叉验证来选择最优的正则化参数:
```R
library(glmnet)
# 交叉验证函数
cv.glm <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1)
# LASSO方法
lassoFit <- glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = cv.glm$lambda.min)
lassoCoef <- coef(lassoFit)
# MCP方法
mcpFit <- glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = cv.glm$lambda.min, penalty.factor = rep(1, ncol(x)))
mcpCoef <- coef(mcpFit)
# SCAD方法
scadFit <- glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = cv.glm$lambda.min, penalty.factor = scad(x, gamma = 3.7))
scadCoef <- coef(scadFit)
```
接下来,我们可以查看每种方法找出的影响因素:
```R
# LASSO方法
lassoCoef[lassoCoef != 0]
# MCP方法
mcpCoef[mcpCoef != 0]
# SCAD方法
scadCoef[scadCoef != 0]
```
最后,我们可以比较LASSO方法与逐步回归方法的结果。逐步回归方法可以使用stepAIC函数来实现:
```R
# 逐步回归方法
library(faraway)
stepFit <- lm(medv ~ ., data = Boston)
stepCoef <- coef(stepFit)
stepCoef[stepCoef != 0]
# 比较结果
allCoef <- data.frame(
LASSO = lassoCoef[lassoCoef != 0],
MCP = mcpCoef[mcpCoef != 0],
SCAD = scadCoef[scadCoef != 0],
Stepwise = stepCoef[stepCoef != 0]
)
allCoef
```
通过比较不同方法找出的影响因素,我们可以得到更全面的分析结果。