怎么做adaptive lasso-logistic
adaptive lasso-logistic
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CSDN专家-黄老师 2021-05-26 19:46关注参考一下：https://www.zhihu.com/question/36730804，希望对你有帮助
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- 2018-05-17 21:07Y-AND-M的博客 本篇基于Adaptive-lasso方法来首先进行变量的筛选，同时结合数据的特点，数据量样本太少，适合该方法的使用。所以本篇基于该方法来建立logistic模型。部分数据：data <- read.csv("softdrink.csv",...
- 2022-11-18 16:16拓端研究室TRL的博客 LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。动机它有两个非常自然的用途，第一个是变量选择，第二个是预测。因为通常情况下，...
- 2016-11-02 00:24茁壮小草的博客 本文转载自：http://liuzg202.blog.163.com/blog/static/294271962010102592332511、只有这么几个人在做LASSO，他们都是大牛，你可以直接GOOGLE他们的主页，看他们在这块发了什么文章。 yu bin, zhu ji, zhang tong...
- 2024-02-29 16:36拓端研究室TRL的博客 R语言用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例 Python中的Lasso回归之最小...
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- 2024-06-26 22:52柳云兮-嘎嘎嘎的博客 梯度下降法是一种用于求解LASSO问题的优化算法，但由于LASSO问题包含非光滑的L1正则项，直接使用传统梯度下降法是不可行的。LASSO优化问题是一种在统计学和机器学习中广泛使用的回归分析技术，其主要目标是在保持...
- 2018-01-30 09:34caicai2526的博客 根据Hastie(斯坦福统计学家)， Tibshirani和Wainwright的Statistical Learning with Sparsity（The Lasso and Generalizations），如下五类模型的变量选择可采用R语言的glmnet包来解决。这五类模型分别是： 二分类...
- 2022-11-16 16:16拓端研究室TRL的博客 全文链接：...根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。相关...
- 2022-09-07 16:35拓端研究室TRL的博客 全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21444在本文中，逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如...方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、岭回归。相关视频方法我...
- 2021-03-05 16:13乔德地的博客 1.简介LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选和复杂度调整。 因此，不论目标因变量是连续的，还是二元或者多元离散的， 都可以用LASSO回归建模然后预测。 这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入...
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- 2022-12-06 16:16拓端研究室TRL的博客 正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它适合线性，逻辑和多项式，...
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- 2024-08-30 11:01yxx122345的博客 稀疏逻辑回归（Sparse Logistic Regression）是一种用于二分类任务的机器学习方法，其目的是在模型训练过程中同时实现分类任务和特征选择。这种方法特别适用于高维数据集（即特征数量远大于样本数量）的场景。 稀疏...
- 暴躁的大熊的博客 Adaptive Lasso：为每个回归系数分配一个特定的正则化参数，以更精细地调整特征选择的过程。 Group Lasso：当特征可以按组分类时，Group Lasso可以同时选择或排除整个特征组，而不是单个特征。 三、总结 Lasso回归...
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