r语言lasso回归变量怎么筛选

Python015

r语言lasso回归变量怎么筛选,第1张

你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能。选中数据第一行，按工具栏中的“数据－筛选－自动筛选”，就会在数据第一行出现下拉框，点中它，从下拉框中选“自定义”，会出现一个对话框，在这个对话框的左边框中选“包含”，右边框中填上“公园”（不要引号），确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了，其他的会自动隐藏。同理，在“包含”的右边框中填上“门店”，就会把所有含有“门店”的数据筛选出来。

与上一篇《单因素方差分析》组合，就是筛选与因变量相关，自变量不相关（最大相关，最小冗余）的原则进行降维

针对连续变量：利用相关性

选出2至26列，显著相关的自变量，cor存储了高度相关的变量对，以及对应的相关系数

cor.test（）计算相关系数

针对分类变量：利用卡方检验

对2至126列，利用chisq.test（）进行卡方检验

>>> data1 <- data7_0 %>% 

             group_by(CELLPHONE,MEMBERID) %>%             filter(row_number() == 1) %>%             ungroup()1234

方法二：

>>> data2 <- data7_0 %>% 

             distinct(CELLPHONE,MEMBERID, .keep_all = TRUE)12

方法三：

>>> data3 <- sqldf("select DISTINCT CELLPHONE,MEMBERID from data7_0")1

方法四：

>>> data4 <- base::unique(data7_0)1

方法五：

>>> data5 <- as.data.table(data7_0[!duplicated(data7_0$CELLPHONE), ])