多分类结局lasso回归筛选变量

Question

三分类结局利用lasso回归筛选变量后得到如图所示结果，要如何理解呢，我应该选择哪几个变量用于后续建模？

Answer 1

引自微信小程序：皆我百晓生：

在进行多分类问题的lasso回归变量筛选时，通常会采用交叉验证的方法选择最优的惩罚系数，并结合模型系数的稀疏性来进行变量选择。

为了理解结果并选择变量用于后续建模，我们可以按照以下步骤进行：

1. 查看模型系数
首先，我们需要查看每个变量的模型系数，以了解它们对于模型的重要性。可以使用coef()函数来获取模型系数。

2. 绘制系数图
然后，我们可以绘制变量系数的图表，以直观地查看变量的重要性。在图表中，可以使用竖线来表示变量的系数大小，并使用颜色来区分不同的类别。

3. 变量选择
根据模型系数和变量重要性的分析，我们可以选择一些具有较大系数的变量用于后续建模。可以根据以下准则进行选择：

• 判断系数的大小，选择显著性较高的变量；
• 根据业务背景知识，选择与目标相关性较高的变量；
• 如果存在相关性较高的变量，可以选择其中一个变量。

综合考虑这些因素，选择一组变量用于后续建模。

下面是一个示例代码：

# 假设lasso回归模型已经拟合好，保存为lasso_model对象

# 查看模型系数
coefficients <- coef(lasso_model)

# 绘制系数图
plot(coefficients, type = "h", ylim = range(coefficients), xlab = "变量", ylab = "系数值")
abline(h = 0, lty = 2)  # 添加一条虚线表示系数为0
legend("topright", legend = "模型系数", lty = 1, bty = "n", cex = 0.8)

# 根据系数大小选择变量
selected_variables <- names(coefficients)[coefficients != 0]

# 打印选择的变量
print(selected_variables)

注意：在选择变量时，不仅仅要根据变量的系数大小，还需要综合考虑其他因素（如相关性、业务背景等），并进行适当的调整。这里的代码只是一个示例，具体的选择过程需要根据实际情况来定。