拓端tecdat|R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化

原文链接：tecdat.cn/?p=22921

原文出处：拓端数据部落公众号

拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。

# 加载CBI数据# 子集所需的变量（又称，列）CBI_sub <- CBI# 重命名变量列(节省大量的输入)names(CBI_sub)[1] <- "cbi"# 只要完整案例，删除缺失值。CBI_sub <- CBI_sub[complete.cases(CBI_sub),]#现在检查一下CBI_sub里面的内容names(CBI_sub)
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# 设置控制参数control = method = "cv",number=5)     # 5折CVcbi ~ ., data = CBI_sub, method = "glmnet",                trControl = control, preProc = c("center","scale"),  # 中心和标准化数据# 得到系数估计值（注意，我们真正关心的是β值，而不是S.E.）。coef(ridge_caret.fit, bestTune$lambda)
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cbi ~ ., data = CBI_sub, method = "glmnet",                tuneGrid = expand.grid(alpha = 1,    # 获得系数估计coef(lasso_caret,bestTunelambda)
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使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。

准备数据

注意系数是以稀疏矩阵格式表示的，因为沿着正则化路径的解往往是稀疏的。使用稀疏格式在时间和空间上更有效率

# 拟合岭回归模型 glmnet(X, Y, alpha = 0)#检查glmnet模型的输出（注意我们拟合了一个岭回归模型#记得使用print()函数而不是summary()函数 print(glmnet.fit)
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# 输出最佳lamda处的岭回归coefscoef(glmnet.fit, s = lambda.1se)
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绘制结果

# plot(ridge_glmnet.fit, label = TRUE)
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图中显示了随着lambda的变化，模型系数对整个系数向量的L1-norm的路径。上面的轴表示在当前lambda下非零系数的数量，这也是lasso的有效自由度（df）。

par(mfrow=c(1,2))  # 建立1乘2的绘图环境plot_glmnet(ridge_glmnet.fit, xvar = "lambda", label=6, xlab = expression(paste("log(", lambda, ")")), ylab = expression(beta))   # "标签"是指你想让图表显示的前N个变量。
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# 进行变量选择，比如说，我想根据λ>0.1的标准或其他一些值来选择实际系数。coef(ridge_glmnet.fit, s = 0.1)
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交叉验证的岭回归

#  plot(cv.ridge)# 我们可以查看选定的lambda和相应的系数。例如：lambda.min
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# 根据最小的lambda（惩罚）选择变量
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#  lambda.min是λ的值，它使交叉验证的平均误差最小# 选择具有最大惩罚性的一个coef
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## 对lasso模型做同样的处理
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数据挖掘

使用自适应LASSO进行函数形式规范检查

# 加载CBI数据CBI <- read.csv("dat.csv")#对需要的变量进行取子集（列）names(CBI)<- "cbi"

fitpoly(degree = 2, thre = 1e-4)   # 设置多项式的度数为2 
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bootstrap

boot(poly.fit1, nboot = 5)   #5次bootstrap迭代
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交叉验证

# 交叉验证，10折CVcbi ~ ., data = CBI_sub, degrees.cv = 1:3,)
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# 提取最佳模型并进行bootstrapboot(cv.pred, nboot = 5)   # 5次bootstrap# 绘制cv.boot的预测值的边际效应marg(cv.boot))
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补充

获得岭回归和LASSO模型的bootstrap平均数

#如果你想要S.E.，通过bootstrap模拟得到它。library(boot)boot(CBI_sub, function(data, idx) bootSamples
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