如何在lR语言中实现asso回归的基础上做弹性网络回归
时间: 2024-02-12 19:03:41 浏览: 59
在R语言中,可以使用glmnet包来实现弹性网络回归。具体步骤如下:
1. 首先加载glmnet包和数据集:
```R
library(glmnet)
data(iris)
```
2. 将数据集分成训练集和测试集:
```R
set.seed(123)
train_idx <- sample(nrow(iris), 0.7*nrow(iris))
train_data <- iris[train_idx, ]
test_data <- iris[-train_idx, ]
```
3. 将训练集的自变量和因变量分离:
```R
x_train <- as.matrix(train_data[, -5])
y_train <- train_data[, 5]
```
4. 使用cv.glmnet函数进行交叉验证选择最优的弹性网络模型:
```R
cv_fit <- cv.glmnet(x_train, y_train, alpha=1, nfolds=10)
```
其中alpha=1表示使用Lasso回归,nfolds=10表示进行10折交叉验证。
5. 查看cv_fit的结果:
```R
cv_fit$lambda.min
cv_fit$lambda.1se
plot(cv_fit)
```
其中lambda.min是选择最优模型的惩罚因子,lambda.1se是选择次优模型的惩罚因子。
6. 使用最优模型对测试集进行预测:
```R
x_test <- as.matrix(test_data[, -5])
y_test <- test_data[, 5]
y_pred <- predict(cv_fit, newx=x_test, s=cv_fit$lambda.min)
```
7. 计算预测结果的平均绝对误差和均方误差:
```R
mean(abs(y_pred - y_test))
mean((y_pred - y_test)^2)
```
以上就是基于Lasso回归的弹性网络回归的一个简单实现。