LASSO回归R语言

LASSO回归是一种变量选择技术，通过对回归模型中的变量系数进行压缩，防止过度拟合和解决严重共线性问题。最初由Robert Tibshirani提出，目前在预测模型中广泛应用。在R语言中，可以使用glmnet包来进行LASSO回归的构建。首先需要下载并加载glmnet包，然后导入数据并删除缺失值。接下来，使用glmnet函数来构建LASSO回归模型。

另外，还可以使用lars包来实现Lasso回归。Lasso回归是一种收缩估计方法，通过在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，最小化残差平方和，从而得到某些回归系数严格等于0的模型。

在R语言中，可以使用plot函数来可视化Lasso回归的结果。通过绘制图表，可以观察到Lasso回归的R^2值为0.426，较低。此外，标红的部分表示在进行Lasso回归时被选入的自变量的顺序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [手把手教你使用R语言做LASSO 回归](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/111693504)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言实现LASSO回归](https://blog.csdn.net/qq_38650208/article/details/88766738)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]