如何用R语言实现Adaptive LASSO

Python020

如何用R语言实现Adaptive LASSO,第1张

glmnet和lars一样都可以得到整个path，glmnet里面用的是CV选择的最优lambda，本身可以直接求解lasso估计，BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到的最优lambda不能直接用于计算adaptive lasso估计，因为两者对应的最优lambda不一定相同，都可以按照CV或者BIC来选择。

R本身是一门统计语言，主要用于统计分析，前面的语法部分算是基础，接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。

有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3）关于模型的：模型设定正确。

用 glm 函数建立广义线性模型，用参数 family 指定分布类型，logistic模型指定为binomial

用 predict 函数进行预测， predict(model, data, type = 'response'

此外，还可以用 mlogit 包中的 mlogit 函数做多分类变量logistic回归， rms 包中的 lrm 函数做顺序变量logistic回归， glmnet 包中的 glmnet 函数做基于正则化的logistic回归