lasso回归matlab代码

以下是使用Matlab实现Lasso回归的示例代码：

% 加载数据
load diabetes.mat

% 将数据集分成训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.0,0.3);
Xtrain = X(:,trainInd);
Ytrain = Y(trainInd);
Xtest = X(:,testInd);
Ytest = Y(testInd);

% 进行Lasso回归
[B,FitInfo] = lasso(Xtrain',Ytrain','CV',10);

% 选择最优参数
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = B(:,idxLambdaMinMSE);
disp(['The optimal lambda is ' num2str(FitInfo.LambdaMinMSE)]);

% 计算测试集误差
Yhat = Xtest'*coef + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);
MSE = mean((Ytest - Yhat).^2);
disp(['The test set MSE is ' num2str(MSE)]);

在这个示例中，我们加载了一个名为diabetes.mat的数据集，并将其分成训练集和测试集。然后，我们使用Matlab中的lasso函数进行Lasso回归，并使用交叉验证选择最优参数。最后，我们用测试集来计算Lasso回归的误差。

相关问题

Lasso回归 matlab举例

以下是使用matlab进行Lasso回归的示例代码：

%% 导入数据
data = readtable('data.csv');
X = table2array(data(:,1:end-1));
Y = table2array(data(:,end));

%% Lasso回归
[B,FitInfo] = lasso(X,Y,'CV',10);

%% 绘制结果
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','Lambda','XScale','log');
xlabel('log(\lambda)');
ylabel('Coefficients');
title('Lasso Regression');

%% 找到最佳lambda值并进行预测
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = B(:,idxLambdaMinMSE);
intercept = FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);
yPred = X*coef + intercept;

%% 计算R-squared
R2 = 1 - FitInfo.MSE(idxLambdaMinMSE)/var(Y);

%% 输出结果
disp(['Intercept: ',num2str(intercept)]);
disp(['Coefficients: ',num2str(coef)]);
disp(['R-squared: ',num2str(R2)]);

该示例导入数据并将其拆分为X和Y。然后，使用lso回归函数对X和Y进行回归。通过绘制lasso路径，可以找到最佳lambda值。然后，使用该值对模型进行预测，并计算R-squared值。最后，输出截距、系数和R-squared值。

读取excel数据并进行lasso回归的matlab代码

以下是读取Excel数据并进行Lasso回归的Matlab代码示例：

% 读取Excel数据
data = xlsread('data.xlsx');
X = data(:,1:end-1);
Y = data(:,end);

% Lasso回归
[B,FitInfo] = lasso(X,Y,'CV',10);

% 绘制交叉验证误差曲线
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','CV');

% 选择最佳正则化参数alpha
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = B(:,idxLambdaMinMSE);
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','Lambda','XScale','log');

% 进行预测
X_test = [1,2,3,4,5]; % 假设有一个测试集
Y_test = X_test * coef + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);

% 打印结果
disp(['Coefficients: ',num2str(coef')]);
disp(['Intercept: ',num2str(FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE))]);
disp(['Predicted Y: ',num2str(Y_test)]);