Lasso回归 R语言

Lasso回归是一种线性模型，它结合了最小二乘法和特征选择技术。在R语言中，可以使用`glmnet`包来进行Lasso回归分析。`glmnet()`函数是该包的核心，它可以拟合岭回归（L2正则化）和Lasso回归（L1正则化），通过调整`alpha`参数可以在两者之间切换。Lasso因其特性，在变量选择上非常有效，因为它倾向于将系数（除常数项外）变为零，从而实现自动特征缩减。

在R中进行Lasso回归的基本步骤如下：

1. 首先安装和加载`glmnet`库：```install.packages("glmnet")```

2. 准备数据集，包括因变量和自变量。

3. 使用`glmnet()`函数拟合模型：

`x`是你想要用于预测的特征矩阵，`y`是目标变量。

4. 可视化不同正则化强度下的系数路径，通常使用`plot()`和`coef()`函数：

5. 选择合适的λ值（通常是交叉验证得到的最佳λ值），然后提取相应的模型系数：