原文链接：http://tecdat.cn/?p=22921

原文出处：拓端数据部落公众号

拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。

1. # 加载CBI数据

2. # 子集所需的变量（又称，列）

3. CBI_sub <- CBI

4. 


5. # 重命名变量列(节省大量的输入)

6. names(CBI_sub)[1] <- "cbi"

7. 


8. 


9. # 只要完整案例，删除缺失值。

10. CBI_sub <- CBI_sub[complete.cases(CBI_sub),]

11. 


12. #现在检查一下CBI_sub里面的内容

13. names(CBI_sub)

1. # 设置控制参数

2. control = method = "cv",number=5)     # 5折CV

3. 


4. cbi ~ ., data = CBI_sub, method = "glmnet",

5. trControl = control, preProc = c("center","scale"),  # 中心和标准化数据

6. 


7. # 得到系数估计值（注意，我们真正关心的是β值，而不是S.E.）。

8. coef(ridge_caret.fit, bestTune$lambda)

1. cbi ~ ., data = CBI_sub, method = "glmnet",

2. tuneGrid = expand.grid(alpha = 1,

3. 


4. # 获得系数估计

5. coef(lasso_caret,bestTunelambda)

使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。 

准备数据  

注意系数是以稀疏矩阵格式表示的，因为沿着正则化路径的解往往是稀疏的。使用稀疏格式在时间和空间上更有效率 

1. # 拟合岭回归模型

2. glmnet(X, Y, alpha = 0)

3. 


4. #检查glmnet模型的输出（注意我们拟合了一个岭回归模型

5. #记得使用print()函数而不是summary()函数

6. print(glmnet.fit)

1. # 输出最佳lamda处的岭回归coefs

2. 


3. coef(glmnet.fit, s = lambda.1se)

绘制结果 

1. #

2. plot(ridge_glmnet.fit, label = TRUE)

图中显示了随着lambda的变化，模型系数对整个系数向量的L1-norm的路径。上面的轴表示在当前lambda下非零系数的数量，这也是lasso的有效自由度（df）。 

1. par(mfrow=c(1,2))  # 建立1乘2的绘图环境

2. plot_glmnet(ridge_glmnet.fit, xvar = "lambda", label=6, xlab = expression(paste("log(", lambda, ")")), ylab = expression(beta))   # "标签"是指你想让图表显示的前N个变量。

1. # 进行变量选择，比如说，我想根据λ>0.1的标准或其他一些值来选择实际系数。

2. coef(ridge_glmnet.fit, s = 0.1)

交叉验证的岭回归 

1. #

2. plot(cv.ridge)

3. 


4. # 我们可以查看选定的lambda和相应的系数。例如：

5. lambda.min

# 根据最小的lambda（惩罚）选择变量

1. #  lambda.min是λ的值，它使交叉验证的平均误差最小

2. # 选择具有最大惩罚性的一个

3. coef

## 对lasso模型做同样的处理

数据挖掘

使用自适应LASSO进行函数形式规范检查

1. # 加载CBI数据

2. CBI <- read.csv("dat.csv")

3. #对需要的变量进行取子集（列）

4. names(CBI)<- "cbi"

fitpoly(degree = 2, thre = 1e-4)   # 设置多项式的度数为2

bootstrap 

boot(poly.fit1, nboot = 5)   #5次bootstrap迭代

交叉验证 

1. # 交叉验证，10折CV

2. cbi ~ ., data = CBI_sub, degrees.cv = 1:3,)

1. # 提取最佳模型并进行bootstrap

2. boot(cv.pred, nboot = 5)   # 5次bootstrap

3. 


4. # 绘制cv.boot的预测值的边际效应

5. marg(cv.boot))

补充

获得岭回归和LASSO模型的bootstrap平均数

1. #如果你想要S.E.，通过bootstrap模拟得到它。

2. 


3. library(boot)

4. boot(CBI_sub, function(data, idx)

5. bootSamples

最受欢迎的见解

1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例

2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现

3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例

5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验

6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

7.在R语言中实现Logistic逻辑回归

8.python用线性回归预测股票价格

9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标