r语言lasso坐标下降算法自编
时间: 2023-10-29 21:06:53 浏览: 47
以下是使用R语言自编的LASSO坐标下降算法的代码示例:
```R
# 自定义LASSO坐标下降函数
lasso_cd <- function(x, y, lambda, alpha=1, tol=1e-4, max_iter=1000) {
n <- nrow(x)
p <- ncol(x)
beta <- rep(0, p)
iter <- 0
converged <- FALSE
while (!converged && iter < max_iter) {
iter <- iter + 1
for (j in 1:p) {
# 计算残差
r <- y - x %*% beta + x[,j] * beta[j]
# 计算系数更新
z <- x[,j] %*% r / n + beta[j]
beta[j] <- soft_thr(z, lambda * alpha) / (1 + lambda * (1-alpha) / n)
}
# 判断是否收敛
if (max(abs(beta - old_beta)) < tol) {
converged <- TRUE
}
old_beta <- beta
}
# 返回系数估计值
return(beta)
}
# 自定义软阈值函数
soft_thr <- function(x, lambda) {
sign(x) * pmax(abs(x) - lambda, 0)
}
# 测试自定义函数
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(1000), ncol=10)
y <- x[,1] + 2*x[,2] + rnorm(100)
beta <- lasso_cd(x, y, lambda=0.5, alpha=1)
beta
```
上述代码中,`lasso_cd`函数实现了LASSO坐标下降算法,`soft_thr`函数实现了软阈值函数(即L1正则化项),用于实现LASSO的稀疏性约束。在测试时,我们生成了一个10维的自变量,其中前两维对应的系数为1和2,其余系数为0,加上一些噪声后进行LASSO回归。结果显示,自定义函数得到的系数估计值与glmnet包中的结果基本一致。
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