R语言 Lasso regression预测模型

Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是一种线性回归方法，它在损失函数中加入了L1正则化项。Lasso回归不仅可以用来预测变量之间的关系，而且可以通过收缩系数来简化模型，实现变量选择，即对回归系数进行压缩，使得一些不重要的预测变量的系数变为零，从而实现特征选择的功能。

在R语言中，可以使用`glmnet`包来进行Lasso回归分析。`glmnet`包提供了一种高效的方式来拟合广义线性模型的弹性网络，包括Lasso回归（L1正则化）和Ridge回归（L2正则化）。下面是使用`glmnet`包进行Lasso回归的一般步骤：

1. 安装并加载`glmnet`包。
2. 准备数据，通常是将预测变量和响应变量分开，并将数据转换为矩阵格式。
3. 使用`cv.glmnet`函数进行交叉验证，选择最佳的正则化参数`lambda`。
4. 训练最终的Lasso回归模型。
5. 对模型的系数和预测性能进行评估。

以下是一个简化的R语言Lasso回归示例：

# 安装并加载glmnet包
install.packages("glmnet")
library(glmnet)

# 准备数据
x <- model.matrix(Salary~., data=salary_df)[,-1]  # 预测变量，-1是为了去掉截距项
y <- salary_df$Salary

# 进行交叉验证以选择lambda
set.seed(123)
cv_fit <- cv.glmnet(x, y, alpha=1)  # alpha=1表示Lasso回归

# 查看交叉验证结果
plot(cv_fit)

# 提取最佳lambda值并训练最终模型
best_lambda <- cv_fit$lambda.min
final_fit <- glmnet(x, y, alpha=1, lambda=best_lambda)

# 查看模型系数
coef(final_fit)

# 使用模型进行预测
predictions <- predict(final_fit, s=best_lambda, newx=newx)  # newx为新的预测数据集