r语言如何把lasso选择出来的变量用去做神经网络回归

首先，需要将数据集分成训练集和测试集。然后，可以使用LASSO算法选择最优的特征变量。一旦特征变量被选择出来，可以使用神经网络回归模型对数据进行拟合和预测。

在R语言中，可以使用glmnet包中的cv.glmnet()函数来执行LASSO算法。cv.glmnet()函数将自动执行交叉验证以选择最优的正则化参数。例如，下面的代码演示了如何使用cv.glmnet()函数选择最优的LASSO模型：

library(glmnet)

# 将数据集分成训练集和测试集
train <- sample(1:nrow(data), nrow(data)*0.8)
test <- setdiff(1:nrow(data), train)
x.train <- data[train, -ncol(data)]
y.train <- data[train, ncol(data)]
x.test <- data[test, -ncol(data)]
y.test <- data[test, ncol(data)]

# 使用LASSO算法选择最优的特征变量
lasso.fit <- cv.glmnet(x.train, y.train, alpha = 1)

# 打印出最优的正则化参数值
lasso.fit$lambda.min

# 打印出选择的特征变量
coef(lasso.fit, s = "lambda.min")

# 使用选择的特征变量训练神经网络回归模型
library(neuralnet)
selected.vars <- names(coef(lasso.fit, s = "lambda.min")[-1])
nn <- neuralnet(y.train ~ ., data = data.frame(y.train, x.train[, selected.vars]), hidden = 5)

# 预测测试集的结果
nn.results <- compute(nn, x.test[, selected.vars])

在上面的代码中，我们使用了neuralnet包中的neuralnet()函数来训练神经网络回归模型。通过选择LASSO算法选择的特征变量，可以使用这些变量作为输入变量来训练神经网络回归模型。最后，我们使用compute()函数来预测测试集的结果。