lasso回归哪个软件做简单(lasso回归和逻辑回归)
如何运用数据建立adpativelasso回归模型并且要输出回归系数的检验值
使用数理统计模型从海量数据中有效挖掘信息越来越受到业界关注。在建立模型之初，为了尽量减小因缺少重要自变量而出现的模型偏差，通常会选择尽可能多的自变量。然而，建模过程需要寻找对因变量最具有强解释力的自变量集合，也就是通过自变量选择(指标选择、字段选择)来提高模型的解释性和预测精度。指标选择在统计建模过程中是极其重要的问题。Lasso算法则是一种能够实现指标集合精简的估计方法。
Tibshirani(1996)提出了Lasso(The Least Absolute Shrinkage and Selectionator operator)算法。这种算法通过构造一个惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标的系数为零，LASSO算法实现了指标集合精简的目的。这是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0的回归系数，得到解释力较强的模型。R统计软件的Lars算法的软件包提供了Lasso算法。根据模型改进的需要，数据挖掘工作者可以借助于Lasso算法，利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合，达到降维的目的。因此，Lasso算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。
R软件可以做分段样条回归吗
简单点说
hermite插值是用一条曲线来逼近，最高次数可能高于三次
三次样条插值是用连续的曲线来逼近，最高次数是三次
spss au软件进行lasso回归时提示某项数字恒定,应该怎么处理
输入K值进行回归建模。
第一步：Lasso回归分析前需要结合轨迹图确认K值；K值的选择原则是各个自变量的标准化回归系数趋于稳定时的最小K值。K值越小则偏差越小，K值为0时则为普通线性OLS回归；SPSSAU提供K值智能建议，也可通过主观识别判断选择K值；
第二步：对于K值，其越小越好，通常建议小于1；确定好K值后，即可主动输入K值，得出Lasso回归模型估计。
基于R语言实现Lasso回归分析
基于R语言实现Lasso回归分析
主要步骤：
将数据存成csv格式，逗号分隔
在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式
加载lars包，先安装
调用lars函数
确定Cp值最小的步数
确定筛选出的变量，并计算回归系数
具体代码如下：
需要注意的地方：
1、数据读取的方法，这里用的file.choose( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。
2、数据要转为矩阵形式
3、（la） 可以看到R方，这里为0.66，略低
4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴0.0的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungun
Ps: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
求教大神MATLAB的lasso函数怎么用，CV曲线图怎么画出来？
Alpha： 即α得值，当为 0，表示Lasso为岭回归，这时它当然不是Lasso了，而是和Lasso相似的岭回归计算法，当该值为 1（默认值），则此程序为 Lasso，若为0~1之间，表示是 elastic net算法，也是与 岭回归和Lasso相似而不同的算法。
CV:为 交叉验证的设置。用于估计最佳的λ的值。 默认为“resubstitution”,这个我没有研究，而是使用了较为广泛的 K折交叉验证，一般 赋值 k =5或10，就是 5折交叉验证或10折交叉验证。
DFmax：返回拟合式中 非零系数的数量。
Lambda：这个就是Lasso活着岭回归活着elastic net中的参数λ的值，如果使用交叉验证，会使用交叉验证选择一个最优λ，如果默，则由系统根据计算公式默认赋值一个λ的最大值，关于最大值计算公式，在Lasso程序中有说明，或者你也可以指定λ的值。在确定该最大值后，还需要和Lambdaratio 和 Numlambda 确定λ的取值。
Lambdaratio λ的取值比例，它和Lambda构成λ的取值范围区间。
Numlambda λ的取值数量。Lambda确定λ的最大值，比如a，Lambdaratio确定λ最小值与最大值的比率，如Lambdaratio为0.01，那么λ的取值区间即为 0.01*a~a，而Numlambda则确定改区间取多少个λ，从而最终确定了λ的取值。
Reltol 坐标下降法的阈值。坐标下降法是求解elastic net的常用方法，这是该方法的一个参数。
Standardize：布尔值。是否对Lasso进行缩放。一般设置为 true，即 进行缩放。
输出参数：
Intercept：截距，就是线性方程中的常数项
lambda：列出使用的λ的值，升序排列，而且后面的参数的顺序与这个λ对应
alpha：α值
MSE：均方误差
DF
Fitinfo中的字段：
在使用CV交叉验证后，可以输出本字段中的结果，内容和上面的差不多，先不描述了，大家想了解的话我再加。