stata lasso回归

回答: Stata中的lasso回归是一种通过生成一个惩罚函数来压缩回归模型中的变量系数，以防止过度拟合和解决严重共线性问题的方法。它在预测模型中应用非常广泛。\[1\]在Stata中进行lasso回归的格式如下所示：lasso logit case age i.edu parity i.induced i.spontaneous , selection(cv, alllambdas) stop(0) rseed(1234)。\[2\]其中，selection选择了交叉验证模式，使用cv进行模型选择，alllambdas表示使用所有的惩罚参数进行模型选择。在最优值附近，lasso回归的函数非常平坦，这意味着在最优值附近的变化对于模型的预测能力是稳定的。\[3\]你可以使用Stata中的coefpath函数来绘制lasso回归的系数路径。
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- *1* *2* *3* [手把手教你使用stata进行lasso回归](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/124090571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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