# Cooperative Regression: Direct"合作正则化回归直接算法" coop_regression_full = function(x,z,y,alpha){ n = length(y) xt = rbind(cbind(x, z), cbind(-sqrt(alpha)*x, sqrt(alpha)*z)) yt = c(y, rep(0,n)) g_fit = glmnet(xt, yt, standardize=F)#lasso回归 return(g_fit) } # Stopping Criteria停止的标准 calc_objective <- function(thetax,thetaz,x_intercept,z_intercept,alpha,x,z,y){ res = sum((y-(x%*%thetax+x_intercept)-(z%*%thetaz+z_intercept))^2)/2 + alpha*sum(((x%*%thetax+x_intercept)-(z%*%thetaz+z_intercept))^2)/2 return(res) }

这段代码实现了一个合作正则化回归的直接算法。它的主要思想是将原始数据拆分成两个矩阵，其中一个矩阵中包含原始特征矩阵和一个正则化项，另一个矩阵中只包含正则化项。然后使用lasso回归来拟合这两个矩阵并得到系数。最后，使用一个自定义的停止标准来确定何时停止算法的迭代过程。具体来说，该函数计算了残差平方和和正则化项之和，以此作为算法是否收敛的标准。