超高维变量筛选:请写出对超高为数据用R语言进行SIS和QCSIS简洁的代码及简单的注释,并进行比较选出最优的方法(根据稳定性),写出示例
时间: 2024-04-10 13:29:27 浏览: 24
当处理超高维数据时,可以使用稳定性选择方法(Stability Selection)和加权稳定性选择方法(Quantile-based Stability Selection)来进行变量筛选。下面是使用R语言实现这两种方法的简单代码示例,并进行比较选出最优方法的过程。
首先,我们需要加载所需的R包(这里使用了glmnet和qvalue包):
```R
library(glmnet)
library(qvalue)
```
接下来,我们生成一个示例的超高维数据集,包含100个样本和1000个变量:
```R
set.seed(123)
n <- 100
p <- 1000
X <- matrix(rnorm(n * p), n, p)
y <- rnorm(n)
```
然后,我们可以使用SIS方法进行变量筛选。SIS方法通过LASSO回归进行稀疏性选择,并使用交叉验证确定最优的正则化参数λ。以下是实现SIS方法的代码:
```R
# 使用交叉验证确定最优的正则化参数lambda
cvfit <- cv.glmnet(X, y, alpha = 1)
lambda <- cvfit$lambda.min
# 使用确定的lambda进行LASSO回归
fit <- glmnet(X, y, alpha = 1, lambda = lambda)
# 获取选中的变量
selected_vars_sis <- which(coef(fit) != 0)
```
接下来,我们可以使用QCSIS方法进行变量筛选。QCSIS方法在SIS方法的基础上引入了加权稳定性选择,使用分位数来确定变量的重要性。以下是实现QCSIS方法的代码:
```R
# 运行SIS方法,获取每个变量在不同的重复采样中被选中的次数
reps <- 100
selected_counts <- matrix(0, nrow = p, ncol = reps)
for (i in 1:reps) {
fit <- cv.glmnet(X, y, alpha = 1)
selected_vars <- which(coef(fit) != 0)
selected_counts[selected_vars, i] <- 1
}
# 计算每个变量被选中的概率
selected_prob <- colMeans(selected_counts)
# 使用qvalue包计算加权稳定性选择的结果
qobj <- qvalue(selected_prob)
selected_vars_qcsis <- which(qobj$qvalues < 0.05)
```
最后,我们可以比较SIS和QCSIS方法的稳定性,选择稳定性更高的方法作为最优方法:
```R
# 计算每个变量在两种方法中被选中的次数
selected_counts_sis <- matrix(0, nrow = p, ncol = reps)
selected_counts_qcsis <- matrix(0, nrow = p, ncol = reps)
for (i in 1:reps) {
fit_sis <- cv.glmnet(X, y, alpha = 1)
selected_vars_sis <- which(coef(fit_sis) != 0)
selected_counts_sis[selected_vars_sis, i] <- 1
fit_qcsis <- cv.glmnet(X, y, alpha = 1)
selected_vars_qcsis <- which(coef(fit_qcsis) != 0)
selected_counts_qcsis[selected_vars_qcsis, i] <- 1
}
# 计算每个方法中每个变量被选中的概率
selected_prob_sis <- colMeans(selected_counts_sis)
selected_prob_qcsis <- colMeans(selected_counts_qcsis)
# 比较稳定性并选择最优方法
if (mean(selected_prob_sis) > mean(selected_prob_qcsis)) {
selected_vars <- selected_vars_sis
method <- "SIS"
} else {
selected_vars <- selected_vars_qcsis
method <- "QCSIS"
}
```
通过比较两种方法中变量的稳定性,我们选择稳定性更高的方法作为最优方法,并将选中的变量存储在selected_vars变量中,method变量表示最优的方法(SIS或QCSIS)。
这里提供了一个简单的示例,你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和扩展。