lasso回归matlab代码
时间: 2023-09-18 22:14:26 浏览: 223
以下是使用Matlab实现Lasso回归的示例代码:
```matlab
% 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。
lasso回归筛选变量matlab代码
下面是使用MATLAB进行Lasso回归变量筛选的示例代码:
```
% 加载Boston Housing数据集
load('boston.mat');
X = boston(:, 1:13);
y = boston(:, 14);
% 数据标准化
X_scaled = zscore(X);
% 构建Lasso回归模型
[B, FitInfo] = lasso(X_scaled, y, 'Alpha', 1, 'Lambda', 0.1);
% 输出模型系数
coef = B(:, FitInfo.IndexMinMSE);
disp(coef);
```
在这个示例代码中,我们首先加载了Boston Housing数据集,并对数据进行标准化处理。接着,我们使用MATLAB中的lasso函数构建了一个Lasso回归模型,并使用该函数的输出参数FitInfo获取了具有最小均方误差的模型系数。最后,我们输出了这些系数值,即每个变量对应的系数值。这些系数值可以用于判断每个变量在模型中的重要程度,进而进行变量筛选。
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