只做lasso回归和诺曼图，可以吗

当然可以。Lasso回归和诺曼图是机器学习中常用的两种技术，都有着广泛的应用。Lasso回归是一种线性回归的变体，通过对模型的系数进行L1正则化来实现特征选择和参数压缩。而诺曼图则是一种可视化工具，用于表示多维数据的相似性和差异性。如果你只想学习这两种技术，那么可以专注于它们的原理和应用，并进行相应的实践和练习。

相关问题

lasso回归和岭回归

Lasso回归和岭回归是两种常见的线性回归正则化方法。它们都是为了解决线性回归中过拟合的问题。

岭回归是一种带有L2正则化的线性回归方法。它通过添加一个正则项来限制系数的大小，从而避免出现过拟合。正则化项是由系数的平方和乘以一个惩罚因子λ来计算的。λ的大小决定了正则化的程度，λ越大，正则化的程度越高，系数的值越趋向于0。

Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法。与岭回归类似，它通过添加一个正则项来限制系数的大小，从而避免出现过拟合。不同之处在于，正则化项是由系数的绝对值之和乘以一个惩罚因子λ来计算的。与岭回归类似，λ的大小决定了正则化的程度，λ越大，正则化的程度越高，系数的值越趋向于0。与岭回归不同的是，Lasso回归可以将某些系数压缩为0，从而实现特征选择的功能。

总的来说，岭回归和Lasso回归都是常用的线性回归正则化方法，但它们的正则化方式不同，因此在应用中需要根据具体情况选择合适的方法。

R语言做LASSO 回归

LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种常用的变量筛选方法，它可以通过惩罚项来缩小变量的系数，从而实现变量筛选和模型压缩的目的。

在R语言中，可以使用glmnet包来进行LASSO回归分析。以下是LASSO回归的R代码示例：

首先，加载数据和glmnet包：

library(glmnet)
data(iris)

然后，将数据集分为训练集和测试集：

set.seed(1234)
train <- sample(nrow(iris), 0.7 * nrow(iris))
train.data <- iris[train, ]
test.data <- iris[-train, ]

接着，使用glmnet函数进行LASSO回归，其中alpha参数用于控制惩罚项的类型，当alpha=1时表示Lasso回归：

fit <- glmnet(as.matrix(train.data[, -5]), train.data[, 5], alpha = 1)

通过cv.glmnet函数可以进行交叉验证，选择最优的惩罚参数lambda：

cv.fit <- cv.glmnet(as.matrix(train.data[, -5]), train.data[, 5], alpha = 1)
best.lambda <- cv.fit$lambda.min

最后，可以使用predict函数进行预测：

predictions <- predict(fit, newx = as.matrix(test.data[, -5]), s = best.lambda)

以上就是LASSO回归在R语言中的实现方法。