基于R语言实现Lasso回归分析

1. 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

2. R语言Lasso回归的新模型怎么替换到掉原来的模型

R语言和Lasso回归是比较新的模型，替换原来的模型有以下几种方法： 1. 把新模型的代码插入到原来的模型中，替换原来的模型代码； 2. 在原来的模型中添加新模型的代码，并与原来的模型进行结合； 3. 将新模型的结果作为原来模型的输入，进行调整原来模型的参数； 4. 将新模型的结果作为原来模型的辅助结果，并与原来的模型结果进行综合判断。【摘要】
R语言Lasso回归的新模型怎么替换到掉原来的模型【提问】
R语言和Lasso回归是比较新的模型，替换原来的模型有以下几种方法： 1. 把新模型的代码插入到原来的模型中，替换原来的模型代码； 2. 在原来的模型中添加新模型的代码，并与原来的模型进行结合； 3. 将新模型的结果作为原来模型的输入，进行调整原来模型的参数； 4. 将新模型的结果作为原来模型的辅助结果，并与原来的模型结果进行综合判断。【回答】
R语言只能得到新模型的变量系数，怎么将原来的回归模型中的系数用Lasso回归后的模型表示出来【提问】
你可以使用R中的glmnet函数来计算Lasso回归模型的变量系数。glmnet函数接受回归模型数据，并返回一组变量系数，这些变量系数就是Lasso回归模型中的变量系数。你可以将这些变量系数与原来的回归模型中的变量系数进行比较，以确定Lasso回归哪些变量系数发生了变化。【回答】