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

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。