r语言logistic回归正则化

在R语言中，Logistic回归是一种用于分类问题的统计模型，而正则化（通常称为L1或L2正则化）是用来防止过拟合的一种技术。当你在Logistic回归中引入正则化，实际上是添加了一个惩罚项到模型的损失函数中，这个惩罚项会随着模型复杂度（比如系数的绝对值大小）的增加而增大。

- L1正则化（也叫拉普拉斯正则化）：它通过L1范数（即系数之和的绝对值）来限制变量的数量，使得一些系数变为0，因此常用于特征选择，可以得到稀疏解。

   glmnet(formula, data, family = "binomial", alpha=1)

`alpha`参数设为1表示L1正则化。

- L2正则化（也叫岭正则化）：使用L2范数（即系数平方和的平方根），这会让所有系数变小，但不会让它们完全消失，有助于平滑估计并减少极端值的影响。

   glmnet(formula, data, family = "binomial", alpha=0)

`alpha`设为0表示L2正则化。

执行上述操作后，你可以使用`coef()`函数查看系数，并通过交叉验证（如`cv.glmnet()`）来优化正则化参数`lambda`，找到最佳的正则化强度。