高大上的lasso回归模型图，怎么来的？
2020-08-15 网络 网络
今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。
今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。 首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下： 这两篇文章均是采用了lasso回归的范文。感兴趣的可以自行下载学习，当然今天我们主要是和大家探讨lasso回归的细枝末节，具体体会这个算法的精妙和思想。 Lasso回归本质上就是一种回归分析，我们见到最多的或许就是线性回归，方程如下： 其中x为自变量，y为因变量，线性回归采用一个高维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方，比如假设我们构建一个函数H。 这个时候我们需要保证函数J达到最小，就可以了。 Lasso回归则是在一般线性回归基础上加入了正则项，在保证最佳拟合误差的同时，使得参数尽可能的“简单”，使得模型的泛化能力强。正则项一般采用一，二范数，使得模型更具有泛化性，同时可以解决线性回归中不可逆情况。这个时候你可能不淡定了，你是魔鬼吗？什么是正则项？？？ 正则项：正则化就是通过对模型参数进行调整（数量和大小），降低模型的复杂度，以达到可以避免
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看不到图了？
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学习咯
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#回归模型#
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图破了。
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学习了
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看不到图
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梅斯里提供了很多疾病的模型计算公式，赞一个！
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