我正在利用lasso回归筛选变量,使用logistic方法,如果我的变量有等级变量(已经存储为1,2,3,4),也有分类变量(过高存储为1,正常存储为0,过低存储为-1,也有标准化后数值型变量)),结局已经存储为0和1,我应该如何处理
时间: 2024-06-05 21:09:02 浏览: 86
对于等级变量和分类变量,您可以进行独热编码(One-Hot Encoding),将其转换为数值型变量。对于标准化后的数值型变量,您可以直接使用lasso回归进行筛选。
具体步骤如下:
1. 对等级变量和分类变量进行独热编码,将其转换为数值型变量。
2. 对所有变量进行标准化处理,使得所有变量的均值为0,标准差为1。
3. 使用lasso回归进行特征选择,筛选出对目标变量有显著影响的变量。
4. 使用logistic回归模型对筛选出的变量进行建模,预测目标变量的取值。
需要注意的是,lasso回归和logistic回归都需要进行交叉验证来选择最优的超参数。另外,独热编码会增加变量的数量,可能会导致模型过拟合。因此,需要根据实际情况进行调整和优化。
相关问题
lasso回归 因变量为不连续变量,怎么设置
Lasso回归通常用于线性模型,其中因变量通常是连续的。然而,如果你遇到的是不连续的因变量(比如二元分类、计数数据或类别型变量),直接应用lasso回归可能不合适,因为这类问题更适合逻辑回归(针对二元分类)、负二项回归(针对计数数据)或多项式概率估计(针对类别变量)。
对于不连续的因变量,你可以考虑以下几个步骤:
1. **逻辑回归**(Logistic Regression):如果目标是预测二元结果(0/1),可以使用逻辑回归的lasso版本,如Lasso logistic regression,它会同时对系数进行正则化。
2. **计数数据**:使用**泊松回归**(Poisson Regression)或**负二项回归**(Negative Binomial Regression),后者提供更好的过dispersion(过度分散)适应性,Lasso可以应用于这两种模型。
3. **类别变量**:可以尝试**多项式概率估计**(Polynomial Probability Estimation),结合决策树或随机森林等算法,虽然不是直接的lasso应用,但在实际操作中可能会得到类似的效果。
4. **转换**:有时会对类别数据进行哑编码或者one-hot编码,然后进行多元线性回归,之后再对结果进行非线性变换(比如指数函数)来拟合。
记住,在处理这样的情况时,评估指标需要选择适合离散响应的数据度量,比如AUC-ROC(对于二分类)、均方误差(MSE)与平均绝对误差(MAE)的调整形式(如RMSE、RMSLE)或计数数据的特定度量(如负似然比)。
lasso回归和logistic回归区别
Lasso回归和Logistic回归都是回归分析中常用的方法,但是它们的应用场景和方法有所不同。
Lasso回归是一种线性回归的正则化方法,通过限制模型的参数,来达到减小过拟合的目的。Lasso回归的主要思想是将不重要的特征系数设置成0,从而实现特征选择的目的。
Logistic回归是一种分类算法,它可以将数据分为两个或多个离散的类别。Logistic回归使用Sigmoid函数将连续的预测变量转换为预测概率,并将概率与阈值进行比较,从而进行分类。
因此,Lasso回归和Logistic回归的主要区别在于应用场景和方法不同,Lasso回归主要用于线性回归中的正则化和特征选择,而Logistic回归主要用于分类问题的建模。
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