R语言lasso回归

LASSO回归是一种同时进行变量筛选和复杂度调整的方法，可以用于拟合广义线性模型。通过控制参数λ的大小，可以调整LASSO回归模型的复杂度。较大的λ值对变量较多的线性模型施加更强的惩罚，从而得到一个变量较少的模型。

在R语言中，可以使用glmnet包进行LASSO回归。该包的输入需要是数值矩阵，如果自变量中有离散变量，需要将其转化为只包含0和1的向量，这个过程称为独热编码（One Hot Encoding）。在代码中，可以使用as.matrix函数将训练数据集的前8列转化为矩阵表示：X <- as.matrix(train_ds[,1:8])。

关于code的输出部分，没有具体指明需要解释的是哪一部分，如果您可以提供更具体的问题或者代码片段，我将能够给出更加详细的解答。

至于问题1，resample1是在使用createDataPartition函数切分数据集后生成的变量，其具体含义需要根据代码上下文和函数的参数解释。

对于问题2，标准化后的方差比标准化前的大，可能是由于标准化的方法不同导致的。不同的标准化方法有不同的计算方式，可能会导致方差的变化。如果您能够提供更多的背景信息或者代码片段，我将能够给出更准确的解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言lasso](https://blog.csdn.net/weixin_42274933/article/details/123766587)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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