R 自编lasso所得系数去标准化

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：

# 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：

# 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 lasso自编代码

以下是一个简单的 R Lasso 自编代码示例：

# 加载数据集
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))
trainData <- iris[trainIndex,]
testData <- iris[-trainIndex,]

# 定义自变量和因变量
x <- model.matrix(Sepal.Length ~ ., data=trainData)[,-1]
y <- trainData$Sepal.Length

# 定义 alpha 值和 lambda 值
alpha <- 1
lambda <- 0.1

# 应用 Lasso
lassoModel <- glmnet(x, y, alpha=alpha, lambda=lambda)

# 绘制 Lasso 系数路径图
plot(lassoModel, xvar="lambda", label=TRUE)

# 在测试集上进行预测
x_test <- model.matrix(Sepal.Length ~ ., data=testData)[,-1]
y_test <- testData$Sepal.Length
pred <- predict(lassoModel, s=lambda, newx=x_test)

该代码使用 iris 数据集，将其分为训练集和测试集，并对训练集应用 Lasso。代码中定义了 alpha 和 lambda 值，这些值将影响 Lasso 的结果。然后，我们可以使用 predict 函数在测试集上进行预测。最后，我们可以绘制 Lasso 系数路径图，以查看不同 lambda 值下的系数变化情况。