R 自编lasso所得系数去标准化
时间: 2023-07-24 09:28:17 浏览: 40
在R中,可以使用以下代码对自编lasso所得系数进行去标准化:
```R
# 假设lasso所得系数存储在coef中
coef <- ...
# 计算lasso所得系数的标准差
coef_sd <- sd(coef)
# 对系数进行去标准化处理
coef <- coef / coef_sd
```
其中,sd()函数用于计算系数的标准差,除以标准差后即可完成去标准化处理。
相关问题
R glmnet内部所得系数去标准化代码
在R中,使用glmnet进行Lasso回归后,可以使用以下代码对内部所得系数进行去标准化:
```R
# 假设使用glmnet得到的模型为model,系数存储在coefficients中
model <- glmnet(x, y, alpha = 1) # x为自变量矩阵,y为因变量向量
coefficients <- coef(model)
# 计算glmnet所得系数的标准差
coef_sd <- sd(coefficients)
# 对系数进行去标准化处理
coefficients <- coefficients / coef_sd
```
其中,sd()函数用于计算系数的标准差,除以标准差后即可完成去标准化处理。需要注意的是,这里的glmnet模型使用了Lasso回归(alpha=1),如果使用了Elastic Net回归(alpha不等于1),则需要对应修改代码。
r语言lasso坐标下降算法自编
以下是使用R语言自编的LASSO坐标下降算法的代码示例:
```R
# 自定义LASSO坐标下降函数
lasso_cd <- function(x, y, lambda, alpha=1, tol=1e-4, max_iter=1000) {
n <- nrow(x)
p <- ncol(x)
beta <- rep(0, p)
iter <- 0
converged <- FALSE
while (!converged && iter < max_iter) {
iter <- iter + 1
for (j in 1:p) {
# 计算残差
r <- y - x %*% beta + x[,j] * beta[j]
# 计算系数更新
z <- x[,j] %*% r / n + beta[j]
beta[j] <- soft_thr(z, lambda * alpha) / (1 + lambda * (1-alpha) / n)
}
# 判断是否收敛
if (max(abs(beta - old_beta)) < tol) {
converged <- TRUE
}
old_beta <- beta
}
# 返回系数估计值
return(beta)
}
# 自定义软阈值函数
soft_thr <- function(x, lambda) {
sign(x) * pmax(abs(x) - lambda, 0)
}
# 测试自定义函数
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(1000), ncol=10)
y <- x[,1] + 2*x[,2] + rnorm(100)
beta <- lasso_cd(x, y, lambda=0.5, alpha=1)
beta
```
上述代码中,`lasso_cd`函数实现了LASSO坐标下降算法,`soft_thr`函数实现了软阈值函数(即L1正则化项),用于实现LASSO的稀疏性约束。在测试时,我们生成了一个10维的自变量,其中前两维对应的系数为1和2,其余系数为0,加上一些噪声后进行LASSO回归。结果显示,自定义函数得到的系数估计值与glmnet包中的结果基本一致。